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？(4)

正因为这些情况才让tracking变得很难，目前比较常用的除了OTB，还有前面找到的VOT竞赛(类比ImageNet)，已经举办了四年，VOT2015和VOT2016都包括60个序列，所有序列也是免费下载VOT Challenge | Challenges：

Kristan M, Pflugfelder R, Leonardis A, et al. The visual object tracking vot2013 challenge results [C]// ICCV, 2013.

Kristan M, Pflugfelder R, Leonardis A, et al. The Visual Object Tracking VOT2014 Challenge Results [C]// ECCV, 2014.

Kristan M, Matas J, Leonardis A, et al. The visual object tracking vot2015 challenge results [C]// ICCV, 2015.

Kristan M, Ales L, Jiri M, et al. The Visual Object Tracking VOT2016 Challenge Results [C]// ECCV, 2016.

OTB和VOT区别：OTB包括25%的灰度序列，但VOT都是彩色序列，这也是造成很多颜色特征算法性能差异的原因；两个库的评价指标不一样，具体请参考论文；VOT库的序列分辨率普遍较高，这一点后面分析会提到。对于一个tracker，如果论文在两个库(最好是OTB100和VOT2016)上都结果上佳，那肯定是非常优秀的(两个库调参你能调好，我服，认了~~)，如果只跑了一个，个人更偏向于VOT2016，因为序列都是精细标注，且评价指标更好(人家毕竟是竞赛，评价指标发过TPAMI的)，差别最大的地方，OTB有随机帧开始，或矩形框加随机干扰初始化去跑，作者说这样更加符合检测算法给的框框；而VOT是第一帧初始化去跑，每次跟踪失败(预测框和标注框不重叠)时，5帧之后重新初始化，VOT以short-term为主，且认为跟踪检测应该在一起不分离，detecter会多次初始化tracker。

补充：OTB在2013年公开了，对于2013以后的算法是透明的，论文都会去调参，尤其是那些只跑OTB的论文，如果关键参数直接给出还精确到小数点后两位，建议您先实测(人心不古啊~被坑的多了)。VOT竞赛的是每年更新，还动不动就重新标注，动不动就改变评价指标，对当年算法是难度比较大，所以结果相对更可靠。（相信很和我一样，看每篇论文都会觉得这个工作太好太重要了，如果没有这篇论文，必定地球爆炸，宇宙重启~~所以就像大家都通过历年ILSVRC竞赛结果为主线了解深度学习的发展一样，第三方的结果更具说服力，所以我也以竞赛排名+是否公开源码+实测性能为标准，优选几个算法分析）

目标视觉跟踪(Visual Object Tracking)，大家比较公认分为两大类：生成(generative)模型方法和判别(discriminative)模型方法，目前比较流行的是判别类方法，也叫检测跟踪tracking-by-detection，为保持回答的完整性，以下简单介绍。

生成类方法，在当前帧对目标区域建模，下一帧寻找与模型最相似的区域就是预测位置，比较著名的有卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift等。举个例子，从当前帧知道了目标区域80%是红色，20%是绿色，然后在下一帧，搜索算法就像无头苍蝇，到处去找最符合这个颜色比例的区域，推荐算法ASMSvojirt/asms：

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