目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于实现视频监控、人机交互、智能交通等领域。下面介绍几种常用的目标跟踪方法：
特征匹配法是目标跟踪中最基本的方法之一，其基本原理是通过提取目标的特征，然后在连续的帧间进行匹配，从而实现目标跟踪。常用的特征包括颜色、纹理、边缘、角点等。该方法简单易行，但是对于目标形变、遮挡等情况的适应性较差。
背景减除法是一种基于图像差分的方法，其基本原理是将当前帧与背景帧相减，得到目标的运动信息。该方法对于动态场景的适应性较好，但对于背景变化、光照变化等情况较为敏感，需要额外处理。
帧差分法是一种简单有效的运动目标检测方法，其基本原理是利用连续帧之间的差异来检测运动区域。该方法对于动态场景的适应性较好，但对于目标速度过快或过慢的情况可能会出现漏检或误检的情况。
运动模型法是根据目标的运动轨迹建立运动模型，然后利用运动模型对目标进行跟踪。常用的运动模型包括线性模型、卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。该方法对于目标运动轨迹的描述较为准确，但需要预先知道目标的大致运动轨迹。
机器学习法利用机器学习算法对目标进行跟踪，常用的算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。该方法可以对目标进行较为准确的跟踪，但需要大量的训练数据，且训练时间较长。
深度学习法利用深度神经网络对目标进行跟踪，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。该方法可以对目标进行较为准确的跟踪，且具有较强的鲁棒性，但需要大量的计算资源和训练时间。