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序列视频图像中目标检测与跟踪的中期报告
本次中期报告将重点介绍序列视频图像中目标检测与跟踪的研究进展情况。目前，目标检测与跟踪是计算机视觉领域的两个重要研究方向，也是实现视频监控、车辆自动驾驶等领域的核心技术。
一、目标检测技术
目标检测技术是指在图像或视频中自动定位并框定感兴趣的目标物体，同时输出目标物体的类别信息。根据目标检测算法所使用的数据源和特征表示方法不同，目前主要分为基于传统机器学习方法的目标检测算法、基于深度学习方法的目标检测算法。
基于传统机器学习方法的目标检测算法主要包括HOG+SVM、HaarCascade等。这些算法已经被广泛应用于人脸识别、行人检测等领域，在一定程度上满足了实际应用需求。但是，这些算法的性能和泛化能力有限，无法HANDLE更复杂的场景、姿态和光照变化等问题。
基于深度学习的目标检测算法，由于其较高的准确度和更好的泛化性能，成为目前最受关注的领域之一。其中，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法是目前最为成功的研究方向。一些重要的算法包括：RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、YOLO等。这些算法相较于传统方法，在针对于数据集较大和目标类别较多等应用方面更具优势。但是，基于深度学习的目标检测算法需要更大的计算资源，且对数据集的灰度、光照、大小等变化非常敏感。
二、目标跟踪技术
目标跟踪技术是指在序列图像中对某个目标进行连续观测，并在该目标位置发生移动时，对其进行实时的识别、定位和跟踪。目标跟踪的技术方案也存在多种方法，包括传统跟踪方法、基于监督学习的跟踪方法、基于无监督学习的跟踪方法和基于深度学习的跟踪方法等。
传统跟踪方法包括均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波、多假设跟踪等。相较于检测方法，传统跟踪方法不需要每一帧重新进行检测，具有更快的运行速度。但是由于传统跟踪方法无法自适应目标形态变化等，对于物体遮挡、形态和颜色变化等情况跟踪效果会较差。
基于深度学习的目标跟踪方法最近取得了不错的进展，其中最优秀的方法之一是Siamese网络，也是目前最为常用的跟踪方法之一。Siamese网络结合了CNN的特征提取能力和相关滤波的跟踪能力，拥有较好的跟踪性能和实时性。
三、总结
目标检测与跟踪技术作为计算机视觉领域的研究热点，取得了显著的进展。但是，当前的算法仍存在一定的局限性，如传统算法的性能和泛化能力有限，深度学习算法需要更多的计算资源。今后的研究重点应该是提高目标检测与跟踪算法的性能、泛化能力、鲁棒性和实时性，以满足更加复杂的实际应用需求。