计算机视觉基础入门课程（从算法到实战应用）

lesson23 目标跟踪原理与算法

1. 目标跟踪: 是对视频序列中单个或者多个目标进行定位的过程.

单目标跟踪, 多目标跟踪(主要是行人)

2. 目标跟踪的应用: 

智能监控(异常检测-人与人的交互情况)

无人驾驶

人机交互

医学图像分析

3. 目标跟踪问题描述(建模)

给定初始帧目标的位置, 或者通过检测的方法获得第一帧多个目标的位置, 然后估计出次后每一帧目标的位置.

一. 单目标跟踪

4. 单目标问题 是 one-shot learning的问题,

没有先验知识, 只有第一帧的信息, 正样本就是目标区域,负样本随机画框采样目标区域外的框.

5. 单目标跟踪流程

目标初始化 -> 外观建模 ->状态估计

卡尔曼滤波, 粒子滤波, TLD算法, L1跟踪算法...

6. 评价指标

1) 基于overlap ratio的 area under curve,  IOU

2) distance precison 距离精度

7. 常见测试数据集

单目标跟踪: OTB(国内),  VOT(update)

多目标跟踪: MOT(对接真实场景)

8. 单目标跟踪算法的主要流程:

> 起始帧 

> 运动建模 (采样, 密集\采样/随机采样/循环采样)

>特征提取 (HoG, color name, Harr, CNN特征)

>观测模型 (SVM, adaboost, correlation filter)

> ensemble

> final prediction 预测下一帧目标位置

9. 单目标常用算法

1) TLD算法: Tracking - Learning - Detection 基于检测, 滑窗

跟/踪器, 检测器, 学习模块

2) KCF: 核相关滤波器

KCF 将目标跟踪看做是一个回归问题, 循环采样, 核技巧.

速度快, 效果好.

3) 深度学习的算法:  HCFT,   ECO(有效卷积)