图像识别中目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪方法

（1）目标分割，应该是Target Segmentation，应该是data/image segmentation的一种。这里假定数据是图像，就如楼上说的，任务是把目标对应的部分分割出来。对于一般的光学图像而言，分割像素是一个比较常见的目标，就是要提取哪一些像素是用于表述已知目标的。这种Segmentation可以是一个分类（classificatio）问题，就是把每一个pixel做labeling，提出感兴趣的那一类label的像素。也可以是clustering的问题，即是不知道label，但需要满足一些optimality，比如要cluster之间的correlation最小之类的。
当然，答主也见过一些针对其他数据的目标分割，比如hyperspectral data，也需要分割哪些频率或者通道对应的是目标。比如视频流，那段时间对应是目标。
下面是一个Target Segmentation的栗子：

（2）目标识别，应该是Target Recognition。这是一个基于分类（Classification）的识别（Recognition）问题，即是在所有的给定数据中，分类出哪一些sample是目标，哪一些不是。还是拿图片作为数据举例，这个分类的层面往往不是pixel，给定的一些segment，或者定义的对象（Object），或者图片本身。
下面是一个Target Recognition的栗子：

（3）目标检测，应该是Target Detection。最早的detection system应该是搞雷达的人首先提出并且heavily study的，最简单的任务就是从看似随机（random）又充满干扰（interference）和噪音（noise）的信号中，抓取到有信息的特征（information-bearing pattern）。最简单的一个栗子，就是当你拿到一段随机的雷达回波，可以设置一个threshold，当高于这个threshold，就认为是探测到了高速大面积飞行器之类的高回波的目标。当然，这里面的threshold该怎么设计，涉及到False
Alarm和Miss Detection之间的平衡。人们往往需要寻找最佳的transform或者domain去对信号进行分析。
下面是一个Target Detection的栗子：

（3）目标追踪，应该是Target Tracking。这个任务很重要的第一点是目标定位（Target Locating），而且这个任务设计到的数据一般具有时间序列（Temporal Data）。常见的情况是首先Target被Identify以后，算法或者系统需要在接下来时序的数据中，快速并高效地对给定目标进行再定位。任务需要区别类似目标，需要避免不要的重复计算，充分利用好时序相关性（Temporal Correlation），并且需要对一些简单的变化Robust，必须旋转，遮盖，缩小放大，Motion Blur之类的线性或者非线性变化。
下面是一个Target Detection的栗子：