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目标跟踪是在一段视频序列中定位感兴趣的运动目标，并形成目标运动的路径或轨迹。作为计算机视觉领域中视频分析的基本内容之一，目标跟踪起到承上启下的作用，它在目标检测的基础之上，又是目标行为分析的基础，是在捕获到的目标初始状态和通过特征提取得到的目标特征基础上，进行一种时空结合的目标状态估计。目标跟踪在智能监控、视频检索、人机交互、智能交通和基于运动的目标识别等领域均有广泛的应用。
尽管目标跟踪已经获得很多研究成果，包括一些实时性和鲁棒性都很好的算法，但是很多算法都是在一定约束条件下进行的，因而与目标跟踪有关的特征选择、目标表示、运动估计等问题都值得进一步深入研究，尤其是特征的选择、遮挡的处理和轨迹误差的校正。张量投票方法应用于目标跟踪正是针对目标跟踪面临的难题。
本文旨在总结目标跟踪的相关算法的基础上，具体描述张量投票方法在目标跟踪中的应用。主要内容安排如下：第二节是相关工作；第三节介绍张量投票在目标跟踪中的应用，并给出实验结果示例；最后是总结与展望。
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