A. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不過這些演算法都比較新 要看老的話主要是06年這篇paper 和09年有一篇暫時忘記paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(後面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是兩種，discriminative 和 generative，當然也有combine兩個的比如SCM。你提到的都是前者，就是演算法裡面基本有一個classifier可以分辨要追蹤的物體。這類除了你說的最近比較火的還有速度極占優勢的CSK（後來進化成KCF/DCF了）
另一種generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距離函數來匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才開始了解tracking，所以說得可能並不是很對，僅供參考
B. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
最經典的，基於meanshift的目標跟蹤演算法，opencv裡面有現成的。還有基於光流場的目標跟蹤方法。
C. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不過這些演算法都比較新 要看老的話主要是06年這篇paper http://crcv.ucf.e/papers/Object%20Tracking.pdf 和09年有一篇暫時忘記paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(後面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是兩種，discriminative 和 generative，當然也有combine兩個的比如SCM。你提到的都是前者，就是演算法裡面基本有一個classifier可以分辨要追蹤的物體。這類除了你說的最近比較火的還有速度極占優勢的CSK（後來進化成KCF/DCF了）
另一種generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距離函數來匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才開始了解tracking，所以說得可能並不是很對，僅供參考
D. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
跟蹤是一個很混亂的方向。
比如TLD、CT、Struct這些效果不錯的Tracker其實都不是單純的Tracker了。09年的時候我記得比較流行的是Particle Filtering， 或者一些MeanShift/CamShift的變形，比如特徵變了，比如對問題的假設變了。
後來突然出現一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就覺得這是耍流氓。比如TLD，嚴格的跟蹤演算法也許只是裡面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎樣，一下就火了。
之後所謂的跟蹤就不再是一個傳統的跟蹤問題，而是一個綜合的工程問題。online learning，random projection ，sparse learning的東西都加進來，大家其實到底是在做跟蹤還是在做檢測或者online learning，其實已經不重要，因為衡量的標準是你在某些public dataset上的精度。
但這些對實際的項目有沒有幫助呢？
這是個很有意思的地方，在很多時候，我們之所以需要跟蹤演算法，是因為我們的檢測演算法很慢，跟蹤很快。基本上當前排名前幾的跟蹤演算法都很難用在這樣的情況下，因為你實際的速度已經太慢了，比如TLD，CT，還有Struct，如果目標超過十個，基本上就炸了。況且還有些跟蹤演算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是無法處理drift的問題的，TLD是可以的，究其原因還是因為檢測演算法比較魯棒啊……
實際中我覺得速度極快，實現也簡單的純跟蹤演算法居然是NCC和Overlap。
NCC很簡單，這個是對點進行的，對於區域也有很多變種，網上有一些相關的資源。
Overlap是我取的名字，一般用在視頻裡面，假如你的攝像頭是靜止的，背景建模之後出來的前景可以是一個一個的blob，對相鄰兩幀的blob檢測是否Overlap就可以得到track。在一些真實場景下，這個演算法是非常有效的。關於背景template的問題在真實的視頻裡面也是很好解決的。
坐在電腦前面調試代碼tuning 各種閾值讓跟蹤演算法在某一個視頻幀下面不要drift的事情我是再也不想幹了。
順祝你2015幸福快樂。
E. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
有基於壓縮感知的CT,FCT，也有基於背景的STC,最經典的就是TLD等等
F. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
古老的方法比如optical flow，kalman filter(後面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是兩種，discriminative 和 generative，當然也有combine兩個的比如SCM。你提到的都是前者，就是演算法裡面基本有一個classifier可以分辨要追蹤的物體。這類除了你說的最近比較火的還有速度極占優勢的CSK（後來進化成KCF/DCF了）
另一種generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距離函數來匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才開始了解tracking，所以說得可能並不是很對，僅供參考
G. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
光流法 和 特徵跟蹤法
典型的光流法 為 lucas-canade
典型的特徵跟蹤法 如 KLT tracker
H. 計算機視覺中，目前有哪些經典的目標跟蹤演算法
第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；
第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；
第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；
第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；
第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；
第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。