图像识别算法c 代码 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？(2)

接下来再看结果(更加详细的情况建议您去看论文比较清晰)：

<img src="https://pi.zhimg.com/50/v2-92fe48e735d4978c81073808a4ae1585_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="1161" data-rawheight="730" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1161" data-original="https://pi.zhimg.com/v2-92fe48e735d4978c81073808a4ae1585_r.jpg">

直接上结论：平均来看Struck, SCM, ASLA的性能比较高，排在前三不多提，着重强调CSK，第一次向世人展示了相关滤波的潜力，排第四还362FPS简直逆天了。速度排第二的是经典算法CT(64fps)(与SCM, ASLA等都是那个年代最热的稀疏表示)。如果对更早期的算法感兴趣，推荐另一篇经典的survey(反正我是没兴趣也没看过):

Yilmaz A, Javed O, Shah M. Object tracking: A survey [J]. CSUR, 2006.

2012年以前的算法基本就是这样，自从2012年AlexNet问世以后，CV各个领域都有了巨大变化，所以我猜你肯定还想知道2013到2017年发生了什么，抱歉我也不知道(容我卖个关子)，不过我们可以肯定的是，2013年以后的论文一定都会引用OTB50这篇论文，借助谷歌学术中的被引用次数功能，得到如下结果：

<img src="https://pi.zhimg.com/50/v2-3858e1e0ccb19ad37fe2a0393afbdf98_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="907" data-rawheight="563" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="907" data-original="https://pi.zhimg.com/v2-3858e1e0ccb19ad37fe2a0393afbdf98_r.jpg">

<img src="https://pi.zhimg.com/50/v2-7f1e2279e1983b7536039cf4af9a8d9f_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="984" data-rawheight="342" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="984" data-original="https://pi.zhimg.com/v2-7f1e2279e1983b7536039cf4af9a8d9f_r.jpg">

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