在计算机视觉领域，目标跟踪技术是使计算机能够从图像序列中实时地识别和追踪目标动态运动的技术。该技术在视频监控、智能交通系统、人机交互等多个领域具有广泛的应用价值。传统的跟踪算法往往在面对遮挡、目标形变、背景干扰等问题时表现不佳，因此研究人员不断探索和改进算法来克服这些挑战。
论文《基于AdaBoost的改进的MEEM跟踪算法》提出了一种改进的多专家熵最小化（MEEM）目标跟踪算法。MEEM跟踪算法是基于多专家系统的方法，能够通过集成多个专家（即多个跟踪器）的预测结果来提高跟踪的鲁棒性。MEEM算法的核心思想是将多个跟踪器视为专家，利用它们的预测结果通过最小化熵的方式进行决策。
然而，MEEM方法在实际应用中存在一些问题，尤其是当目标被遮挡时，损失函数最高得分的跟踪器并不一定能提供最好的跟踪结果。遮挡会导致跟踪器丢失目标，产生模型漂移，进而影响跟踪的准确性。为了解决这个问题，研究者提出了将AdaBoost算法的思想引入到MEEM算法中，形成了AdaBoostMEEM算法。
AdaBoost算法是一种迭代算法，它通过训练多个弱分类器并按一定权重组合它们，形成一个强分类器。其核心思想是通过重点关注那些难以正确分类的样本，并根据这些样本调整后续分类器的权重。在MEEM的基础上，引入AdaBoost算法的思想，使得改进的算法能综合考虑专家组中每个跟踪器的损失函数，对专家组中各个跟踪器赋予不同的权重（话语权），通过这种权重分配机制，增加对损失函数较小的跟踪器的重视，从而提高算法的整体性能。
论文作者徐礼辉和夏涛对改进的AdaBoostMEEM算法进行了试验和分析。在包含长时间遮挡的20个视频序列的测试中，与传统的MEEM算法相比，AdaBoostMEEM在跟踪成功率上有显著的提升。实验表明，新的算法对于遮挡条件下的目标跟踪具有更好的稳定性和准确性。
从技术层面讲，改进的算法主要包括以下几个方面：
1. 保留初次得到的跟踪器，并将其永久保留在专家组中，这为跟踪器提供了一个初始的“记忆”。
2. 通过AdaBoost算法计算专家组中每个跟踪器的话语权，使得每一个跟踪器的输出都得到了考虑。
3. 利用专家组中各个跟踪器的损失函数，结合其在AdaBoost算法中的权重，得到一个综合全面的跟踪结果。
目标跟踪算法的发展，不断在应对遮挡问题、提高跟踪准确性方面取得进步。MEEM算法结合了多专家的优势，而引入AdaBoost算法则进一步增强了算法处理复杂场景的能力，特别是对遮挡问题的适应性。尽管这些算法在特定条件下表现出色，但在实际应用中还需针对不同的应用场景进行针对性的调整和优化。随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，目标跟踪算法未来还将有更多的创新和改进。
