Multiple Object Tracking (MOT) has gained increasing attention due to its academic and commercial potential. Although different approaches have been proposed to tackle this problem, it still remains challenging due to factors like abrupt appearance changes and severe object occlusions. In this work, we contribute the first comprehensive and most recent review on this problem. We inspect the recent advances in various aspects and propose some interesting directions for future research. To the best of our knowledge, there has not been any extensive review on this topic in the community. We endeavor to provide a thorough review on the development of this problem in recent decades. The main contributions of this review are fourfold: 1) Key aspects in an MOT system, including formulation, categorization, key principles, evaluation of MOT are discussed; 2) Instead of enumerating individual works, we discuss existing approaches according to various aspects, in each of which methods are divided into different groups and each group is discussed in detail for the principles, advances and drawbacks; 3) We examine experiments of existing publications and summarize results on popular datasets to provide quantitative and comprehensive comparisons. By analyzing the results from different perspectives, we have verified some basic agreements in the field; and 4) We provide a discussion about issues of MOT research, as well as some interesting directions which will become potential research effort in the future.


翻译:虽然为解决这一问题提出了不同的方法,但由于外观突变和严格的物体隔离等因素,这一问题仍然具有挑战性。在这项工作中,我们首次对该问题进行了全面的和最新的审查。我们检查了各方面的最新进展,并提出了一些有趣的未来研究方向。据我们所知,在社区内没有就这一专题进行任何广泛的审查。我们努力对近几十年来这个问题的发展情况进行彻底审查。本审查的主要贡献有四重:(1) MOT系统的关键方面,包括拟订、分类、关键原则、对MOT的评价等;(2) 我们不是罗列单个工作,而是讨论现有方法的各个方面,其中每个方法分为不同的小组,每个小组都详细讨论原则、进展和退缩问题;(3) 我们研究现有出版物的实验,并总结大众数据集的结果,以提供定量和全面的比较。通过分析不同观点,我们核实了该领域的一些基本协议;(2) 我们没有列举单项工作,而是讨论现有方法的各个方面,每个小组都分成不同的小组,详细讨论原则、进展和退步问题;(3) 我们研究现有出版物的实验,并总结了大众数据集的结果,以提供定量和全面的比较。我们从不同角度分析了一些基本协定,从而核实了该领域的一些研究方向;(4)我们提供了未来的研究方向。

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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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