在线跟踪是计算机视觉领域一个热门而富有吸引力的主题，特别是在目标检测和识别技术迅猛发展的当下，为物体跟踪问题提供了解决方案。基于学习的跟踪策略已被证明在许多挑战性问题中是有效的。研究发现，当标签样本数量有限时，通过利用未标记的样本能够显著提高学习性能。半监督学习中的一个核心问题是如何为未标记样本分配标签，这也是转导学习的主要关注点。不幸的是，由于在线跟踪效率要求的限制，传统转导学习的优化方案因其在样本标记过程中的大量计算成本而难以应用于在线跟踪问题。
本文提出了一种基于有效转导学习和匹配样本成本的在线跟踪方法。该方法利用生成的未标记和标记样本之间的对应关系进行建模，通过匹配成本函数来实现更加高效的代表性分隔学习。在支持向量机的策略中使用固定预算，通过加权累积平均模型系数的方法更新了所提出的转导学习。本文提出的跟踪方法在基准数据库上进行了评估，实验结果显示与其他最先进的在线跟踪方法相比具有出色的表现。
为了提高在线跟踪的效率和准确性，需要一种能够有效利用未标记样本的方法。半监督学习提供了利用少量标记样本和大量未标记样本结合进行训练的可能。其中，转导学习是一个重要的分支，它集中于在给定一些已经标记的样本和一些未标记的样本的情况下，学习一个泛化良好的分类器。
在视觉跟踪中，跟踪算法需要在连续帧之间找到目标物体，这通常是一个复杂的过程，因为它需要处理诸多挑战，例如目标物体在画面中的位置变化、尺度变化、遮挡以及光照条件的变化等。在线跟踪意味着跟踪算法必须实时地更新跟踪器的状态，以适应这些变化。
在提出的在线跟踪方法中，首先生成了未标记样本和标记样本之间的对应关系。这些样本的对应关系通过匹配成本函数进行建模，通过优化样本分配，从而得到更为有效的学习和跟踪性能提升。通过限定支持向量机中的预算，跟踪器能够在更新时保持一定的计算效率。该方法在更新模型参数时采用了加权累积平均法，这有助于在面对新帧到来时，快速调整跟踪器的状态，以提高跟踪的准确度。
为了验证所提出的在线跟踪方法的有效性，研究人员在基准数据库上进行了广泛实验，并与当前最先进的其他在线跟踪方法进行了性能比较。实验结果表明，本文提出的在线跟踪方法在多个评价指标上均取得了出色的成绩，证明了其在处理现实世界场景中物体跟踪的实用性和优越性。
此研究论文所描述的技术和方法，不仅对在线跟踪领域有重要的贡献，同时也为其他需要在样本有限且需要实时处理的应用场景，如视频监控、自动驾驶车辆的目标检测和跟踪、人机交互等提供了理论和技术支持。随着算法的不断改进和优化，可以预见这些技术将会在未来的智能视觉系统中扮演着越来越重要的角色。
