Оценка движения и отслеживание являются ключевыми действиями во многих приложениях компьютерного зрения, включая распознавание активности, контроль трафика, автомобильную безопасность и наблюдение.

Computer Vision Toolbox™ предоставляет алгоритмы отслеживания видео, такие как постоянно адаптивный средний сдвиг (CAMShift) и Kanade-Lucas-Tomasi (KLT). Можно использовать эти алгоритмы для отслеживания отдельного объекта или как базовые блоки в более комплексной системе слежения. Тулбокс также служит основой для сопровождения нескольких объектов, которое включает Кальмана, фильтрующего и венгерский алгоритм для присвоения обнаружений объектов к дорожкам.

Motion estimation является процессом определения перемещения блоков между смежными видеокадрами. Этот тулбокс включает алгоритмы оценки движения, такие как оптический поток, соответствие блока и сравнение с шаблонами. Эти алгоритмы создают векторы движения, которые могут относиться к целому изображению, блокам, произвольным закрашенным фигурам или отдельным пикселям. Для блока и сравнения с шаблонами, метрики оценки для нахождения лучшего соответствия включают среднеквадратичную погрешность (MSE), среднее абсолютное отклонение (MAD), максимальная абсолютная разность (MaxAD), сумма абсолютной разности (SAD) и сумма различия в квадрате (SSD).