图像追踪算法

Ⅰ 视觉追踪的典型算法

（1）基于区域的跟踪算法
基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利用灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域，确定目标位置。之后，更多的学者针对基于区域方法的缺点进行了不同的改进，如：Jepson 等人提出的基于纹理特征的自适应目标外观模型[18],该模型可以较好的解决目标遮挡的问题，且在跟踪的过程中采用在线 EM 算法对目标模型进行更新；Comaniciu 等人[19]提出了基于核函数的概率密度估计的视频目标跟踪算法，该方法采用核直方图表示目标，通过 Bhattacharya 系数计算目标模板与候选区域的相似度，通过均值漂移(MeanShift)算法快速定位目标位置。
基于区域的目标跟踪算法采用了目标的全局信息，比如灰度信息、纹理特征等，因此具有较高的可信度，即使目标发生较小的形变也不影响跟踪效果，但是当目标发生较严重的遮挡时，很容易造成跟踪失败。
（2）基于特征的跟踪方法
基于特征的目标跟踪算法通常是利用目标的一些显着特征表示目标，并通过特征匹配在图像序列中跟踪目标。该类算法不考虑目标的整体特征，因此当目标被部分遮挡时，仍然可以利用另一部分可见特征完成跟踪任务，但是该算法不能有效处理全遮挡、重叠等问题。
基于特征的跟踪方法一般包括特征提取和特征匹配两个过程：
a) 特征提取
所谓特征提取是指从目标所在图像区域中提取合适的描绘性特征。这些特征不仅应该较好地区分目标和背景，而且应对目标尺度伸缩、目标形状变化、目标遮挡等情况具有鲁棒性。常用的目标特征包括颜色特征、灰度特征、纹理特征、轮廓、光流特征、角点特征等。D.G. Lowe 提出 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法[20]是图像特征中效果较好的一种方法，该特征对旋转、尺度缩放、亮度变化具有不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也具有一定的稳定性。
b) 特征匹配
特征匹配就是采用一定的方式计算衡量候选区域与目标区域的相似性，并根据相似性确定目标位置、实现目标跟踪。在计算机视觉领域中，常用的相似性度量准则包括加权距离、Bhattacharyya 系数、欧式距离、Hausdorff 距离等。其中，Bhattacharyya 系数和欧式距离最为常用。
Tissainayagam 等人提出了一种基于点特征的目标跟踪算法[21]。该算法首先在多个尺度空间中寻找局部曲率最大的角点作为关键点，然后利用提出的MHT-IMM 算法跟踪这些关键点。这种跟踪算法适用于具有简单几何形状的目标，对于难以提取稳定角点的复杂目标，则跟踪效果较差。
Zhu 等人提出的基于边缘特征的目标跟踪算法[22]，首先将参考图像划分为多个子区域，并将每个子区域的边缘点均值作为目标的特征点，然后利用类似光流的方法进行特征点匹配，从而实现目标跟踪。
（3）基于轮廓的跟踪方法
基于轮廓的目标跟踪方法需要在视频第一帧中指定目标轮廓的位置，之后由微分方程递归求解，直到轮廓收敛到能量函数的局部极小值，其中，能量函数通常与图像特征和轮廓光滑度有关。与基于区域的跟踪方法相比，基于轮廓的跟踪方法的计算复杂度小，对目标的部分遮挡鲁棒。但这种方法在跟踪开始时需要初始化目标轮廓，因此对初始位置比较敏感，跟踪精度也被限制在轮廓级。
Kass 等人[23]于 1987 年提出的活动轮廓模型(Active Contour Models，Snake)，通过包括图像力、内部力和外部约束力在内的三种力的共同作用控制轮廓的运动。内部力主要对轮廓进行局部的光滑性约束，图像力则将曲线推向图像的边缘，而外部力可以由用户指定，主要使轮廓向期望的局部极小值运动，。
Paragios 等人[24]提出了一种用水平集方法表示目标轮廓的目标检测与跟踪算法，该方法首先通过帧差法得到目标边缘，然后通过概率边缘检测算子得到目标的运动边缘，通过将目标轮廓向目标运动边缘演化实现目标跟踪。
（4）基于模型的跟踪方法[25]
在实际应用中，我们需要跟踪的往往是一些特定的我们事先具有认识的目标，因此，基于模型的跟踪方法首先根据自己的先验知识离线的建立该目标的 3D 或2D 几何模型，然后，通过匹配待选区域模型与目标模型实现目标跟踪，进而在跟踪过程中，根据场景中图像的特征，确定运动目标的各个尺寸参数、姿态参数以及运动参数。
Shu Wang 等人提出一种基于超像素的跟踪方法[26]，该方法在超像素基础上建立目标的外观模板，之后通过计算目标和背景的置信图确定目标的位置，在这个过程中，该方法不断通过分割和颜色聚类防止目标的模板漂移。
（5）基于检测的跟踪算法
基于检测的跟踪算法越来越流行。一般情况下，基于检测的跟踪算法都采用一点学习方式产生特定目标的检测器，即只用第一帧中人工标记的样本信息训练检测器。这类算法将跟踪问题简化为简单的将背景和目标分离的分类问题，因此这类算法的速度快且效果理想。这类算法为了适应目标外表的变化，一般都会采用在线学习方式进行自更新，即根据自身的跟踪结果对检测器进行更新。

Ⅱ 目标跟踪基础：两张图片相似度算法

在目标跟踪领域，核心任务在于识别和追踪时序帧中特定目标。本质上，目标跟踪是通过比较目标区域与搜索区域来实现的。无论是采用传统方法中的生成模型与判别模型，还是应用深度学习技术，目标跟踪的最终目的都是计算目标区域与搜索区域之间的相似度。这种相似度计算是实现目标跟踪的关键。

为什么目标跟踪需要相似度呢？在跟踪过程中，下一帧的目标需要与上一帧的目标进行匹配，以确保追踪的连续性和准确性。如何在多行人中确定同一行人？通过比较检测框的目标与上一帧所有检测框的目标，利用相似度进行匹配是常用策略。此外，检测框的位置、中心点的距离等因素也可能存在不稳定性，因此需要一种定量的相似度计算方法。

相似度算法在目标跟踪中扮演着重要角色。传统算法和深度学习算法都是相似度计算的常见手段。

传统相似度算法主要包括余弦相似度、哈希算法和直方图等。余弦相似度作为一种常用的向量相似度计算方法，通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。在图像处理中，可以将图像转换为特征向量，然后使用余弦相似度比较特征向量以衡量图像相似性。哈希算法通过将图像转换为固定长度的哈希值，实现快速图像相似度比较和检索。直方图算法通过统计图像中不同颜色像素的数量，并以直方图形式展现，进而比较图像相似性。虽然这些算法计算效率高、哈希值固定长度、对图像变换具有一定鲁棒性，但在处理复杂场景时可能受限。

互信息算法是一种衡量两个随机变量相互依赖关系的指标，适用于计算图像相似度。通过计算两个变量的联合概率分布和各自概率分布的乘积来评估相关性，进而反映图像相似度。虽然互信息算法能够捕捉图像的结构信息，但在纹理和细节上的表现可能不理想。

MSE均方误差算法用于衡量两张图片之间的差异程度，通过计算对应像素值的平方差并求平均值得到相似度评分。值越小表示图片越相似，值为0表示完全相同。然而，MSE算法仅考虑像素级差异，可能无法准确捕捉图像的纹理和结构细节。

结构相似性指数(SSIM)算法专门用于衡量两张图片的结构相似性，与MSE相比，它能更好地检测出结构上的细微差异。SSIM算法考虑亮度、对比度和结构三个方面，通过计算特定公式来衡量相似性。它取值范围为[0, 1]，值越大表示图像失真越小。

特征匹配算法基于图像中的特征点进行相似度计算，它能够有效处理图像变换、缩放、旋转等操作，优于像素级方法。虽然特征匹配算法在图像质量、变换、遮挡、光照等因素下性能受到影响，但在实际应用中仍具有广泛用途。

深度学习算法，如Siamese网络、SimGNN和图核（Graph kernel），为相似度计算提供了先进的解决方案。Siamese网络能够学习样本之间的相似性，对目标跟踪任务特别有效。SimGNN基于图神经网络，能够处理图数据的相似度计算，适用于推荐系统、文本匹配等场景。图核方法通过映射图数据到高维向量空间，使用传统机器学习算法进行相似度比较，适用于社交网络分析、化学分子结构比较等。

综上所述，相似度计算在目标跟踪中发挥着核心作用。通过选择合适的相似度计算方法，能够有效提高目标跟踪的准确性和效率。在目标跟踪任务中，应根据目标特性、可用数据和计算要求选择最适合的相似度计算方法，并通过实验和评估进行优化。深度学习算法的发展为相似度计算提供了更强大的工具，有助于解决复杂场景下的目标跟踪问题。