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摘要：目的目標跟蹤是計算機視覺領域的重要組成部分。近年來,基于相關濾波和深度學習的目標跟蹤算法層出不窮,本文擬對經典的若干目標跟蹤算法進行闡述與分析。方法首先,對基于相關濾波跟蹤算法的基礎理論進行介紹,針對相關濾波算法在特征改進類、尺度改進類、消除邊界效應類、圖像分塊類與目標響應自適應類方面進行總結;接下來,從3個方面對基于深度學習的目標跟蹤算法進行闡述與分析:目標分類、結構化回歸、孿生網絡,并對有代表性的跟蹤算法的優勢與缺陷進行較深層次的解讀。結果通過列舉跟蹤算法在相關濾波階段、深度學習階段針對不同的改進機制的改進算法,總結各階段算法的優缺點。對目標跟蹤算法的最新進展進行闡述,最終對目標跟蹤算法的未來發展方向進行總結。結論基于相關濾波的目標算法在實時性方面表現優秀,但對于復雜背景干擾、相似物遮擋等情況仍然需要優化。深層的卷積特征對于目標有強大的表示力,通過使相關濾波算法與深度學習結合,大幅度提升了算法表現力。基于深度學習的跟蹤算法則更側重于跟蹤的性能,大多無法滿足實時性。孿生神經網絡的使用對于基于深度學習類目標跟蹤算法產生了很大的推動,兼顧了算法的性能和實時性。