Object Tracking — очень интересное направление, которое изучается и эволюционирует не первый десяток лет. Сейчас многие разработки в этой области построены на глубоком обучении, которое имеет преимущество над стандартными алгоритмами, так как нейронные сети могут аппроксимировать функции зачастую лучше.

Но как именно работает Object Tracking? Есть множество Deep Learning решений для этой задачи, и сегодня я хочу рассказать о распространенном решении и о математике, которая стоит за ним.

Итак, в этой статье я попробую простыми словами и формулами рассказать про:

• YOLO — отличный object detector
• Фильтры Калмана
• Расстояние Махаланобиса
• Deep SORT

Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.

Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.