摘要
视频目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是在视频序列中持续地定位和跟踪目标。
粒子滤波作为一种基于贝叶斯滤波框架的序贯蒙特卡洛方法，能够有效地处理非线性、非高斯系统，因此在视频目标跟踪领域得到了广泛应用。
本文首先介绍了视频目标跟踪和粒子滤波的基本概念，然后对基于粒子滤波的视频目标跟踪方法的研究现状进行了综述，包括目标表示、运动模型、算法设计等方面的研究进展。
最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。
关键词：视频目标跟踪；粒子滤波；目标表示；运动模型；算法设计
1.1视频目标跟踪
视频目标跟踪旨在给定目标在视频序列第一帧中的初始状态(例如位置、大小)，在后续帧中自动地定位目标。
其应用领域广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等。
1.2粒子滤波
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波近似解法，其核心思想是用一组带有权重的粒子来表示目标状态的后验概率分布。
在每一时刻，粒子滤波算法通过预测、更新和重采样三个步骤来迭代地更新粒子的状态和权重，最终获得目标状态的估计值。
1.3目标表示
目标表示是指如何用数学模型来描述目标的特征，常用的目标表示方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及深度学习特征等。
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