本書針對當(dāng)前目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域存在的問題和所面臨的挑戰(zhàn)，分別采用基于生成式模型和基于判別式模型的跟蹤框架，從目標(biāo)外觀表征模型的建立、濾波器模型優(yōu)化、目標(biāo)模型更新等方面進(jìn)行研究。1.提出一個聯(lián)合改進(jìn)局部紋理特征和輔助重定位的生成式跟蹤算法。2.提出基于動態(tài)空間正則化和目標(biāo)顯著性引導(dǎo)的相關(guān)濾波跟蹤算法。3.提出基于多特征耦合和尺度自適應(yīng)的相關(guān)濾波跟蹤算法。4.提出基于分層深度特征的低秩相關(guān)濾波跟蹤算法。研究不同分層深度特征對目標(biāo)外觀表征的特性，設(shè)計(jì)一個由粗粒度到細(xì)粒度的跟蹤策略，實(shí)現(xiàn)由高層特征進(jìn)行粗略定位，由低層特征實(shí)現(xiàn)精確定位，提高算法的魯棒性。