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视频图像序列中目标跟踪关键技术研究综述报告
目标跟踪是计算机视觉领域中非常重要的研究内容之一，因为它能够提供各种应用领域所需的关键信息。目标跟踪是指在视频或图像序列中自动或半自动地跟踪运动目标，从而在目标进行位置、方向和外观变化时获取物体的准确位置和状态。
目标跟踪是一个多学科交叉的问题，需要结合计算机图形学、机器学习、数字信号处理等多个领域的知识。在目标跟踪领域中，关键技术主要包括特性提取、描述和匹配。本文将从这三个方面综述当前目标跟踪的主要技术和算法。
1.特征提取
目标跟踪中，特征提取是非常重要的一步。其目的是从视频或图像序列中提取出有意义、易于描述且具有区分性的特征。在传统的目标跟踪中，常用的特征包括灰度值、形状特征和颜色直方图等。而在近年来的目标跟踪算法中，由于深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）中的特征提取方法被广泛应用。
卷积神经网络中的卷积层和池化层对于特征提取是非常有效的。卷积层可以自动学习图像的低级特征，如边缘、角和纹理等。而池化层则能够减小特征向量的大小，同时也降低了过拟合的风险。近年来，深度学习在目标跟踪领域中取得了很多成功，其感知速度和鲁棒性都得到了极大的提高。
2.特征描述
在目标跟踪的过程中，通常需要将提取到的特征进行表示，以便于后续的跟踪。特征描述技术主要有两种，基于手工设计和基于学习。
传统的基于手工设计的特征描述方法主要包括SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）、HOG（HistogramofOrientedGradient）和LBP（LocalBinaryPattern）等。这些方法需要通过人工选择特征并设计描述算子来描述目标的外观信息，但是这样的方法往往需要大量的经验和时间，并且不能适应复杂的场景。
近些年，基于深度学习的特征描述方法也得到了快速发展。如借助CNN网络实现特征描述的方法有CNN-SVM，这种方法通过将深度网络中的高维特征转换为低维特征，来实现目标的快速检测和识别。
3.特征匹配
在目标跟踪过程中，特征匹配是一个非常关键的步骤。目标跟踪算法所依赖的特征匹配方法直接决定了跟踪的性能和稳定性。传统的特征匹配方法中，常用的是近邻匹配和对比度-相似性匹配。然而，这些方法在应对复杂的跟踪问题时存在很多的挑战。近年来，基于深度学习的目标跟踪算法发展迅速，其中很多算法都采用了基于学习的特征匹配方法。
一种新的匹配方法是利用Siamese网络来计算图像对之间的相似度。Siamese网络是一种用于比较两个相似性的神经网络结构，通过学习两张图像之间的相似度，从而进行图像的匹配。在目标跟踪领域中，Siamese网络被用来建立一种在线跟踪模型，在目标变形、尺度变化、形状变化或背景干扰等情况下仍能保持较高的跟踪精度。
总体而言，目标跟踪技术是计算机视觉领域一个重要的研究方向，目前研究人员通过不断的探索和尝试，目标跟踪算法已从传统的特征提取方法，发展到深度学习模型的应用。未来，我们可以期待更多的技术和算法的出现，使得目标跟踪算法能够在更广泛的应用场景下发挥作用。