计算机视觉技术在复杂场景下的物体识别与跟踪面临着诸多挑战，这些挑战主要来源于场景的复杂性、目标物体的特性以及计算资源的限制。

以下是对这些挑战及其解决方法的详细分析： 一、面临的挑战 光照变化 挑战描述：自然光或人工光源的变化可能导致图像质量下降，影响目标识别和跟踪的效果。

实例：在光照条件差的情况下，物体的外观特征可能会变得模糊或难以辨认。

遮挡问题 挑战描述：目标物体可能被其他物体部分或完全遮挡，导致识别算法无法正确识别或跟踪目标。

实例：在人群密集的场景中，行人之间可能相互遮挡，使得跟踪算法难以维持对特定行人的跟踪。

背景杂乱 挑战描述：背景中可能存在大量与目标无关的信息，干扰目标识别的准确性。

实例：在户外场景中，树木、建筑等背景元素可能与目标物体相似，导致误识别。

目标物体的形变与运动 挑战描述：目标物体可能因运动而发生形变，或者快速移动导致跟踪丢失。

实例：在自动驾驶场景中，车辆和行人可能因行驶和行走而发生形变，同时快速移动的目标物体对实时跟踪算法提出更高要求。

计算资源的限制 挑战描述：在复杂场景下，需要处理大量的图像数据，对计算资源提出更高要求。

实例：大规模视频监控系统中，需要同时跟踪多个目标物体，对计算性能和存储能力提出严峻挑战。

二、解决方法 光照变化的应对 方法：采用自适应的颜色特征描述子，根据场景中的光照变化自动调整目标的颜色特征。

同时，结合纹理和形状等其他特征来增强目标的识别能力。

技术：如使用深度学习算法对光照变化进行建模和补偿，提高识别算法的鲁棒性。

遮挡问题的处理 方法：结合外观模型和运动模型进行目标跟踪。

外观模型描述目标的外观特征，运动模型利用目标在时间和空间上的运动信息来预测目标的位置和速度。

在目标遮挡时，可以通过运动模型预测目标的可能位置，并结合外观模型进行验证。

技术：如使用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行目标位置的预测和更新。

背景杂乱的抑制 方法：通过背景建模和前景分割技术将目标物体与背景分离。

常用的背景建模方法包括均值背景建模、自适应背景建模和高斯混合背景建模等。

技术：如使用深度学习算法进行背景建模和前景分割，提高分割的准确性和鲁棒性。

目标物体形变与运动的跟踪 方法：采用基于特征的跟踪算法或基于深度学习的跟踪算法。

基于特征的跟踪算法通过提取目标的特征（如颜色、纹理、形状等）并在视频序列中进行匹配来实现跟踪。

基于深度学习的跟踪算法则利用深度学习模型对原始图像进行特征学习和表示，并通过卷积神经网络（CNN）等方法实现目标物体的跟踪。

技术：如使用光流法、特征点匹配等方法进行特征跟踪，或使用Siamese网络、Tracking-by-Detection框架等深度学习方法进行目标跟踪。

计算资源的优化 方法：采用分布式计算和存储技术、并行计算技术以及图像压缩技术来提高图像处理和存储的效率。

分布式计算将计算任务分解成多个较小的任务并在多个计算节点上进行并行处理；并行计算将计算任务分解成多个子任务并在多个处理器上同时进行计算；图像压缩技术则通过减少图像数据的冗余性来降低存储空间和传输带宽的需求。

技术：如使用GPU加速计算、采用云计算平台进行大规模数据处理等。

综上所述，计算机视觉技术在复杂场景下的物体识别与跟踪面临着多方面的挑战，但通过采用合适的技术和方法，这些挑战可以得到有效的解决。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，计算机视觉技术将在更多领域发挥重要作用。