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目标跟踪
在视频序列中逐帧定位和跟踪一个或多个运动对象的算法过程，利用空间和时间信息。
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卡尔曼滤波器
一种递归状态估计算法，它基于物体过去的运动来预测其未来位置，并使用新的观测数据来修正这些预测。
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DeepSORT
一种多目标跟踪算法，它结合了目标检测器、卡尔曼滤波器和深度重识别网络，以在长序列中维持对象的身份。
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多目标跟踪 (MOT)
目标跟踪领域的一个分支，旨在同时跟踪视频序列中的多个不同对象，并处理它们之间的相互作用和遮挡。
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单目标跟踪 (SOT)
一种跟踪范式，其中一个预定义的单一对象在视频序列中被跟踪，通常在第一帧中手动初始化。
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孪生网络
一种孪生神经网络架构，它学习一个相似度函数，用于比较目标对象的模板和后续帧中的候选区域。
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相关滤波
一种基于频域相关的跟踪方法，通过最大化对象模型和搜索区域之间的相关性响应，来实现高效定位。
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轨迹片段
物体轨迹的连续时间片段，表示属于同一实体的一系列连续检测，在与其它片段合并前是一段独立的短轨迹。
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重识别（Re-ID）
一种通过比较对象独特的外观特征，在对象消失或被遮挡一段时间后重新识别同一对象的技术。
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基于检测的跟踪
一种将每帧中的目标检测与检测的时间关联解耦的跟踪策略，通常使用预训练的CNN检测器。
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粒子滤波器
一种序列蒙特卡罗方法，通过一组加权粒子表示目标状态的概率分布，用于处理非线性运动。
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均值漂移
一种非参数聚类迭代算法，通过找到概率分布的众数来定位对象，沿着特征密度最大的方向移动。
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自适应均值漂移
Mean Shift的自适应扩展版本，根据对象颜色分布的矩动态调整跟踪窗口的大小。
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在线跟踪
一种顺序处理帧并实时更新轨迹的跟踪方法，不需要访问未来的帧。
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离线跟踪
在整个完整视频上优化轨迹的跟踪方法，允许回溯修正关联错误。
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特征匹配
识别帧之间兴趣点或视觉描述符之间对应关系的过程，用于建立跟踪的连续性。
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匈牙利算法
用于解决多目标跟踪中当前检测与现有轨迹之间分配问题的组合优化算法。
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