摘要
单目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题，在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
近年来，基于核相关滤波的目标跟踪算法以其高精度、高效率的特点受到了广泛关注，并取得了显著的进展。
本文首先介绍了单目标跟踪的研究背景和意义，并对相关概念进行解释，包括相关滤波、核技巧、循环矩阵等。
其次，对国内外基于核相关滤波的单目标跟踪算法的研究现状进行了综述，重点分析了经典算法（如MOSSE、KCF、CSK等）和改进算法（如多特征融合、尺度自适应、抗遮挡等）的优缺点。
然后，对主要的核相关滤波跟踪算法进行了详细的分析和比较，并总结了该领域面临的挑战和未来的发展趋势。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于核相关滤波的单目标跟踪技术的未来发展方向。
关键词：单目标跟踪；核相关滤波；特征提取；尺度自适应；抗遮挡
#1.1单目标跟踪
单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（位置、大小等），自动地估计目标在后续帧中的状态，并生成目标的运动轨迹。
#1.2相关滤波
相关滤波是一种利用信号与滤波器之间相关性的方法进行目标定位的跟踪算法。
其基本思想是：通过训练样本学习得到一个滤波器，该滤波器与目标区域的相关响应最大，与背景区域的相关响应最小。
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