電腦視覺目標跟蹤的演算法分類

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摘自百度百科。。。。。。。。。。。。。 （1）基於地區的跟蹤演算法基於地區的跟蹤演算法基本思想是：將目標初始所在地區的映像塊作為目標模板，將目標模板與候選映像中所有可能的位置進行相關匹配，匹配度最高的地方即為目標所在的位置。最常用的相關匹配準則是差的平方和準則，(Sum of Square Difference，SSD)。起初，基於地區的跟蹤演算法中所用到的目標模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，該方法利用灰階映像的空間梯度資訊尋找首選地區，確定目標位置。之後，更多的學者針對基於地區方法的缺點進行了不同的改進，如：Jepson 等人提出的基於紋理特徵的自適應目標外觀模型[18],該模型可以較好的解決目標遮擋的問題，且在跟蹤的過程中採用線上 EM 演算法對目標模型進行更新；Comaniciu 等人[19]提出了基於核函數的機率密度估計的視頻目標跟蹤演算法，該方法採用核長條圖表示目標，通過 Bhattacharya 係數計算目標模板與候選地區的相似性，通過均值漂移(MeanShift)演算法快速定位目標位置。基於地區的目標跟蹤演算法採用了目標的全域資訊，比如灰階資訊、紋理特徵等，因此具有較高的可信度，即使目標發生較小的形變也不影響跟蹤效果，但是當目標發生較嚴重的遮擋時，很容易造成跟蹤失敗。（2）基於特徵的跟蹤方法基於特徵的目標跟蹤演算法通常是利用目標的一些顯著特徵表示目標，並通過特徵匹配在映像序列中跟蹤目標。該類演算法不考慮目標的整體特徵，因此當目標被部分遮擋時，仍然可以利用另一部分可見特徵完成跟蹤任務，但是該演算法不能有效處理全遮擋、重疊等問題。基於特徵的跟蹤方法一般包括特徵提取和特徵匹配兩個過程：a) 特徵提取所謂特徵提取是指從目標所在映像地區中提取合適的描繪性特徵。這些特徵不僅應該較好地區分目標和背景，而且應對目尺規度伸縮、目標形狀變化、目標遮擋等情況具有魯棒性。常用的目標特徵包括顏色特徵、灰階特徵、紋理特徵、輪廓、光流特徵、角點特徵等。D.G. Lowe 提出 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)演算法[20]是映像特徵中效果較好的一種方法，該特徵對旋轉、尺度縮放、亮度變化具有不變性，對視角變化、仿射變換、雜訊也具有一定的穩定性。b) 特徵匹配特徵匹配就是採用一定的方式計算衡量候選地區與目的地區域的相似性，並根據相似性確定目標位置、實現目標跟蹤。在電腦視覺領域中，常用的相似性度量準則包括加權距離、Bhattacharyya 係數、歐式距離、Hausdorff 距離等。其中，Bhattacharyya 係數和歐式距離最為常用。Tissainayagam 等人提出了一種基於點特徵的目標跟蹤演算法[21]。該演算法首先在多個尺度空間中尋找局部曲率最大的角點作為關鍵點，然後利用提出的MHT-IMM 演算法跟蹤這些關鍵點。這種跟蹤演算法適用於具有簡單幾何形狀的目標，對於難以提取穩定角點的複雜目標，則跟蹤效果較差。Zhu 等人提出的基於邊緣特徵的目標跟蹤演算法[22]，首先將參考映像劃分為多個子領域，並將每個子領域的邊緣點均值作為目標的特徵點，然後利用類似光流的方法進行特徵點匹配，從而實現目標跟蹤。（3）基於輪廓的跟蹤方法基於輪廓的目標跟蹤方法需要在視頻第一幀中指定目標輪廓的位置，之後由微分方程遞迴求解，直到輪廓收斂到能量函數的局部極小值，其中，能量函數通常與映像特徵和輪廓光滑度有關。與基於地區的跟蹤方法相比，基於輪廓的跟蹤方法的計算複雜度小，對目標的部分遮擋魯棒。但這種方法在跟蹤開始時需要初始化目標輪廓，因此對初始位置比較敏感，跟蹤精度也被限制在輪廓級。Kass 等人[23]於 1987 年提出的活動輪廓模型(Active Contour Models，Snake)，通過包括映像力、內部力和外部約束力在內的三種力的共同作用控制輪廓的運動。內部力主要對輪廓進行局部的光滑性約束，映像力則將曲線推向映像的邊緣，而外部力可以由使用者指定，主要使輪廓向期望的局部極小值運動，。Paragios 等人[24]提出了一種用水平集方法表示目標輪廓的目標檢測與跟蹤演算法，該方法首先通過幀差法得到目標邊緣，然後通過機率邊緣檢測運算元得到目標的運動邊緣，通過將目標輪廓向目標運動邊緣演化實現目標跟蹤。（4）基於模型的跟蹤方法[25]在實際應用中，我們需要跟蹤的往往是一些特定的我們事先具有認識的目標，因此，基於模型的跟蹤方法首先根據自己的先驗知識離線的建立該目標的 3D 或2D 幾何模型，然後，通過匹配待選地區模型與目標模型實現目標跟蹤，進而在跟蹤過程中，根據情境中映像的特徵，確定運動目標的各個尺寸參數、姿態參數以及運動參數。Shu Wang 等人提出一種基於超像素的跟蹤方法[26]，該方法在超像素基礎上建立目標的外觀模板，之後通過計算目標和背景的置信圖確定目標的位置，在這個過程中，該方法不斷通過分割和顏色聚類防止目標的模板漂移。（5）基於檢測的跟蹤演算法基於檢測的跟蹤演算法越來越流行。一般情況下，基於檢測的跟蹤演算法都採用一點學習方式產生特定目標的檢測器，即只用第一幀中人工標記的樣本資訊訓練檢測器。這類演算法將跟蹤問題簡化為簡單的將背景和目標分離的分類問題，因此這類演算法的速度快且效果理想。這類演算法為了適應目標外表的變化，一般都會採用線上學習方式進行自更新，即根據自身的跟蹤結果對檢測器進行更新。

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