Matlab的多目标跟踪算法以及相应的数据库。

简介：
目标跟踪是机器视觉领域内一个备受关注且具有重要意义的研究课题，它通常被细分为单目标跟踪和多目标跟踪两大类。单目标跟踪专注于在视频图像中追踪单个目标物体的运动，而多目标跟踪则同时处理视频画面中多个目标，并记录它们的运动轨迹。这种基于视觉的自动目标跟踪技术在智能监控系统、动作与行为识别、以及自动驾驶等诸多领域都展现出其重要的应用价值。具体而言，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法需要对车辆、行人以及其他动物等移动物体的运动状态进行精确的追踪，并对它们未来的位置和速度等信息进行预测。此外，目标跟踪算法能够自动分析和提取目标的轨迹特征，从而克服视觉目标检测技术的局限性，有效减少错误的检测结果，并补充遗漏的检测结果，为后续的行为分析提供坚实的基础。相较于多目标跟踪算法而言，视觉单目标跟踪算法的研究更为深入且应用更为广泛，目前已经取得了相对成熟的解决方案。常见的代表性算法包括Mean shift算法、利用卡尔曼滤波和粒子滤波进行状态预测的算法、基于在线学习的TLD算法以及基于相关性滤波的KCF算法等。