1. KCF：TrackerKCF 使用目標周圍區域的循環矩陣采集正負樣本,利用脊回歸訓練目標檢測器,並成功的利用循環矩陣在傅裏葉空間可對角化的性質將矩陣的運算轉化為向量的Hadamad積,即元素的點乘,大大降低了運算量,提高了運算速度,使算法滿足實時性要求.
2.MIL：TrackerMIL 以在線方式訓練分類器將對象與背景分離;多實例學習避免魯棒跟蹤的漂移問題
3. OLB：TrackerBoosting 基於AdaBoost算法的在線實時對象跟蹤.分類器在更新步驟中使用周圍背景作為反例以避免漂移問題.
4.MedianFlow：TrackerMedianFlow 跟蹤器適用於非常平滑和可預測的運動,物體在整個序列中可見.
5.TLD：TrackerTLD 將長期跟蹤任務分解為跟蹤，學習和檢測.跟蹤器在幀之間跟蹤對象.探測器本地化所觀察到的所有外觀,並在必要時糾正跟蹤器.學習估計檢測器的錯誤並進行更新以避免再出現這些錯誤.追蹤器能夠處理快速運動,部分遮擋,物體缺失等情況.