摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题，在视频监控、自动驾驶、人机交互等方面具有广泛应用。
近年来，基于相关滤波的目标跟踪方法以其高效、鲁棒等优点，成为该领域的研究热点。
本文首先介绍目标跟踪和相关滤波的基本概念，接着综述基于相关滤波的目标跟踪方法研究进展，包括经典算法、尺度自适应方法、边界效应抑制方法和模型更新策略等方面。
此外，本文还将探讨该领域的挑战和未来方向，例如复杂环境下的鲁棒性提升、多目标跟踪以及深度学习与相关滤波的结合等。
关键词：目标跟踪；相关滤波；尺度自适应；边界效应；模型更新
目标跟踪是指在视频序列中，给定目标在第一帧中的初始状态（如位置、尺寸等），自动估计目标在后续帧中的状态，并将其标记出来。
目标跟踪技术需要克服目标遮挡、光照变化、背景干扰等挑战，其应用范围涵盖了自动驾驶、视频监控、人机交互、机器人导航等诸多领域。
相关滤波是一种信号处理技术，其基本思想是利用目标模板与输入图像进行卷积操作，找到与目标最相似的区域。
在目标跟踪领域，相关滤波方法通过训练一个相关滤波器，将目标跟踪问题转化为最大响应值搜索问题，即在下一帧图像中寻找与目标模板响应值最大的位置，从而实现目标的定位。
2研究概况近年来，基于相关滤波的目标跟踪算法凭借其计算效率高、跟踪精度好等优势，成为目标跟踪领域的研究热点。
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