圖像追蹤演算法

Ⅰ 視覺追蹤的典型演算法

（1）基於區域的跟蹤演算法
基於區域的跟蹤演算法基本思想是：將目標初始所在區域的圖像塊作為目標模板，將目標模板與候選圖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。最常用的相關匹配准則是差的平方和准則，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基於區域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，該方法利用灰度圖像的空間梯度信息尋找最佳匹配區域，確定目標位置。之後，更多的學者針對基於區域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在線 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概率密度估計的視頻目標跟蹤演算法，該方法採用核直方圖表示目標，通過 Bhattacharya 系數計算目標模板與候選區域的相似度，通過均值漂移(MeanShift)演算法快速定位目標位置。
基於區域的目標跟蹤演算法採用了目標的全局信息，比如灰度信息、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，並通過特徵匹配在圖像序列中跟蹤目標。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圖像區域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，而且應對目標尺度伸縮、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、灰度特徵、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]是圖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區域與目標區域的相似性，並根據相似性確定目標位置、實現目標跟蹤。在計算機視覺領域中，常用的相似性度量准則包括加權距離、Bhattacharyya 系數、歐式距離、Hausdorff 距離等。其中，Bhattacharyya 系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復雜目標，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]，首先將參考圖像劃分為多個子區域，並將每個子區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，之後由微分方程遞歸求解，直到輪廓收斂到能量函數的局部極小值，其中，能量函數通常與圖像特徵和輪廓光滑度有關。與基於區域的跟蹤方法相比，基於輪廓的跟蹤方法的計算復雜度小，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)，通過包括圖像力、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，圖像力則將曲線推向圖像的邊緣，而外部力可以由用戶指定，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，然後通過概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，通過匹配待選區域模型與目標模型實現目標跟蹤，進而在跟蹤過程中，根據場景中圖像的特徵，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信息訓練檢測器。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，一般都會採用在線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。

Ⅱ 目標跟蹤基礎：兩張圖片相似度演算法

在目標跟蹤領域，核心任務在於識別和追蹤時序幀中特定目標。本質上，目標跟蹤是通過比較目標區域與搜索區域來實現的。無論是採用傳統方法中的生成模型與判別模型，還是應用深度學習技術，目標跟蹤的最終目的都是計算目標區域與搜索區域之間的相似度。這種相似度計算是實現目標跟蹤的關鍵。

為什麼目標跟蹤需要相似度呢？在跟蹤過程中，下一幀的目標需要與上一幀的目標進行匹配，以確保追蹤的連續性和准確性。如何在多行人中確定同一行人？通過比較檢測框的目標與上一幀所有檢測框的目標，利用相似度進行匹配是常用策略。此外，檢測框的位置、中心點的距離等因素也可能存在不穩定性，因此需要一種定量的相似度計算方法。

相似度演算法在目標跟蹤中扮演著重要角色。傳統演算法和深度學習演算法都是相似度計算的常見手段。

傳統相似度演算法主要包括餘弦相似度、哈希演算法和直方圖等。餘弦相似度作為一種常用的向量相似度計算方法，通過計算兩個向量之間的夾角餘弦值來衡量它們的相似程度。在圖像處理中，可以將圖像轉換為特徵向量，然後使用餘弦相似度比較特徵向量以衡量圖像相似性。哈希演算法通過將圖像轉換為固定長度的哈希值，實現快速圖像相似度比較和檢索。直方圖演算法通過統計圖像中不同顏色像素的數量，並以直方圖形式展現，進而比較圖像相似性。雖然這些演算法計算效率高、哈希值固定長度、對圖像變換具有一定魯棒性，但在處理復雜場景時可能受限。

互信息演算法是一種衡量兩個隨機變數相互依賴關系的指標，適用於計算圖像相似度。通過計算兩個變數的聯合概率分布和各自概率分布的乘積來評估相關性，進而反映圖像相似度。雖然互信息演算法能夠捕捉圖像的結構信息，但在紋理和細節上的表現可能不理想。

MSE均方誤差演算法用於衡量兩張圖片之間的差異程度，通過計算對應像素值的平方差並求平均值得到相似度評分。值越小表示圖片越相似，值為0表示完全相同。然而，MSE演算法僅考慮像素級差異，可能無法准確捕捉圖像的紋理和結構細節。

結構相似性指數(SSIM)演算法專門用於衡量兩張圖片的結構相似性，與MSE相比，它能更好地檢測出結構上的細微差異。SSIM演算法考慮亮度、對比度和結構三個方面，通過計算特定公式來衡量相似性。它取值范圍為[0, 1]，值越大表示圖像失真越小。

特徵匹配演算法基於圖像中的特徵點進行相似度計算，它能夠有效處理圖像變換、縮放、旋轉等操作，優於像素級方法。雖然特徵匹配演算法在圖像質量、變換、遮擋、光照等因素下性能受到影響，但在實際應用中仍具有廣泛用途。

深度學習演算法，如Siamese網路、SimGNN和圖核（Graph kernel），為相似度計算提供了先進的解決方案。Siamese網路能夠學習樣本之間的相似性，對目標跟蹤任務特別有效。SimGNN基於圖神經網路，能夠處理圖數據的相似度計算，適用於推薦系統、文本匹配等場景。圖核方法通過映射圖數據到高維向量空間，使用傳統機器學習演算法進行相似度比較，適用於社交網路分析、化學分子結構比較等。

綜上所述，相似度計算在目標跟蹤中發揮著核心作用。通過選擇合適的相似度計算方法，能夠有效提高目標跟蹤的准確性和效率。在目標跟蹤任務中，應根據目標特性、可用數據和計算要求選擇最適合的相似度計算方法，並通過實驗和評估進行優化。深度學習演算法的發展為相似度計算提供了更強大的工具，有助於解決復雜場景下的目標跟蹤問題。