A. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不过这些算法都比较新 要看老的话主要是06年这篇paper 和09年有一篇暂时忘记paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(后面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才开始了解tracking，所以说得可能并不是很对，仅供参考
B. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
最经典的，基于meanshift的目标跟踪算法，opencv里面有现成的。还有基于光流场的目标跟踪方法。
C. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不过这些算法都比较新 要看老的话主要是06年这篇paper http://crcv.ucf.e/papers/Object%20Tracking.pdf 和09年有一篇暂时忘记paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(后面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才开始了解tracking，所以说得可能并不是很对，仅供参考
D. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
跟踪是一个很混乱的方向。
比如TLD、CT、Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了。09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering， 或者一些MeanShift/CamShift的变形，比如特征变了，比如对问题的假设变了。
后来突然出现一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就觉得这是耍流氓。比如TLD，严格的跟踪算法也许只是里面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎样，一下就火了。
之后所谓的跟踪就不再是一个传统的跟踪问题，而是一个综合的工程问题。online learning，random projection ，sparse learning的东西都加进来，大家其实到底是在做跟踪还是在做检测或者online learning，其实已经不重要，因为衡量的标准是你在某些public dataset上的精度。
但这些对实际的项目有没有帮助呢？
这是个很有意思的地方，在很多时候，我们之所以需要跟踪算法，是因为我们的检测算法很慢，跟踪很快。基本上当前排名前几的跟踪算法都很难用在这样的情况下，因为你实际的速度已经太慢了，比如TLD，CT，还有Struct，如果目标超过十个，基本上就炸了。况且还有些跟踪算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是无法处理drift的问题的，TLD是可以的，究其原因还是因为检测算法比较鲁棒啊……
实际中我觉得速度极快，实现也简单的纯跟踪算法居然是NCC和Overlap。
NCC很简单，这个是对点进行的，对于区域也有很多变种，网上有一些相关的资源。
Overlap是我取的名字，一般用在视频里面，假如你的摄像头是静止的，背景建模之后出来的前景可以是一个一个的blob，对相邻两帧的blob检测是否Overlap就可以得到track。在一些真实场景下，这个算法是非常有效的。关于背景template的问题在真实的视频里面也是很好解决的。
坐在电脑前面调试代码tuning 各种阈值让跟踪算法在某一个视频帧下面不要drift的事情我是再也不想干了。
顺祝你2015幸福快乐。
E. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
有基于压缩感知的CT,FCT，也有基于背景的STC,最经典的就是TLD等等
F. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
古老的方法比如optical flow，kalman filter(后面的particle filter)……了解不多不瞎扯了
目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。
最近才开始了解tracking，所以说得可能并不是很对，仅供参考
G. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
光流法 和 特征跟踪法
典型的光流法 为 lucas-canade
典型的特征跟踪法 如 KLT tracker
H. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法
第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。