计算机视觉中，究竟有哪些好用的目标跟踪算法

貌似有人把跟踪(tracking)和计算机视觉中的目标跟踪搞混了。前者更偏向数学，是对状态空间在时间上的变化进行建模，并对下一时刻的状态进行预测的算法。例如卡尔曼滤波，粒子滤波等。后者则偏向应用，给定中第一帧的某个物体的框，由算法给出后续帧中该物体的位置。最初是为了解决检测算法速度较慢的问题，后来慢慢自成一系。因为变成了应用问题，所以算法更加复杂，通常由好几个模块组成，其中也包括数学上的tracking算法，还有提取特征，在线分类器等步骤。在自成一系之后，目标跟踪实际上就变成了利用之前几帧的物体状态(旋转角度，尺度)，对下一帧的物体检测进行约束(剪枝)的问题了。没错，它又变回物体检测算法了，但却人为地把首帧得到目标框的那步剥离出来。在各界都在努力建立end-to-end系统的时候，目标跟踪却只去研究一个子问题，选择性无视"第一帧的框是怎么来的"的问题。我想，目标跟踪的下一步应该是成为目标检测的一步，充分利用物体特性，建成一个中目标检测的大系统，而不是自成体系，只在自己的小圈子里做研究。答主并非是做目标跟踪方向研究的，但导师在博士期间是做的这个方向，因此也跟着有所涉猎。先匿了，如果有说的不对的地方，还请指正。