基于判别式排序队列的目标跟踪方法- Visual Tracking via

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1、视觉目标跟踪计算机视觉中的跟踪问题•是计算机视觉中的基本问题之一，因为相当困难而富有挑战性。•有广泛的应用–运动分析–动画–视觉监视–自主机器人–人机界面–。。。。。。跟踪的对象•高层–刚体：确定目标的位置、朝向、运动参数等。–非刚体：确定各部分的位置、朝向、轮廓等。•中层–区域、轮廓•低层–特征点为什么目标跟踪是困难的•三维目标投影到二维平面上导致的目标信息的丢失•目标的运动特性复杂•目标的非刚体或多关节性质•遮挡（部分或全部）•目标外观变化•噪音•实时性•。。。跟踪二维目标的难点•当前的主要困

2、难–目标外观变化–遮挡•其它–运动学特征–计算复杂度目标跟踪算法的基本成份•目标图像的表达点、部分区域、全区域，特征？•目标的外观或形状模型判别模型、描述模型？•目标的运动模型运动方程目标跟踪算法的类别•基于滤波器的方法•基于优化的方法•基于目标检测与识别的方法•。。。目标跟踪算法的发展方向(Yilmazetal.2006)•利用上下文信息和先验知识来提高跟踪算法的性能•改进自适应地在线选择目标特征的算法•提高自适应在线学习和更新目标模型算法的性能•发展更一般的目标跟踪概率框架•。。。期望能出现一

3、般性的跟踪框架。基于判别性排序队列的目标跟踪•动机•算法(TrackingwithDiscriminativeRankingLists)•实验•结论动机1.模型漂移模型漂移时自适应目标跟踪领域的永恒主题。模型漂移是指目标模型无法随时抓住目标的变化，从而导致对目标的错误定位。DRLTracker-TrackingbasedonDRLDRLTracker包括三个主要部分:•构造一对目标模型•确定目标位置•更新目标模型构造一对目标模型•目的1)结合目标的描述性和判别性信息2)结合不同尺度图像块的优点：①

4、大块的判别性比小块好，但定位精度要差一些；②对位于目标框框边附近的像素，难以用大块判断其属于目标的程度。构造一对目标模型•基本想法1)在目标框中抽取两个尺度的图像块集合2)对每个图像块，利用k-NN构造其排序队列，并选择若干最可能来自目标的图像块构成目标模型。3)利用目标模型确定目标在下一帧中可能的位置。构造一对目标模型对于目标框中的每一个图像块，在目标框和环形背景框中选择其K个最近邻构造该图像块的排序队列。构造一对目标模型•基本假设：目标框中的大部分图像块来自于目标自身。•如果一个图像块的大部分

5、K近邻在目标框之内，则可以认为该图像块的大部分K近邻来自于目标本身，而该图像块很可能也来自于目标本身。据此，我们定义以下量来度量一个图像块属于目标的可能性。K1Purity:iiIp(ObjectBxo).Kj1构造一对目标模型•具有足够高纯净度的同尺度图像块构成了该尺度下的目标模型。于是我们得到一对目标模型。•在构造小尺度目标模型之前，小尺度图像块pi的纯净度要被大尺度图像块修改。0如果p没有被任何属于的图像块覆盖覆盖,sil1is1其它。i确定目标位置确定目标位置的三个

6、步骤：•在新一帧中随机采样，获得两个尺度的图像块集合，并构造目标模型中每个图像块的新的排序队列。•计算新一帧中各图像块的置信度。•利用均值移动算法在被修正过的小尺度图像块置信图上确定目标的位置。确定目标位置(构造排序队列)对于目标模型中的每个图像块，在候选框中选择其K近邻，构造关于该目标图像块的一个新的排序队列。确定目标位置(计算置信图)•如果pR,那么p有可能来自于被跟踪目标。这样的R越多，p就越有可能来自于被跟踪目标本身。于是定义p属于目标的置信度如下：

7、

8、cpii·Ip()Ri

9、1所有(,pc)构成两个置信图。p确定目标位置(修正小尺度图像块的置信图)•如果新一帧中的一个大尺度图像块有足够高的置信度，并且它覆盖着若干个小尺度图像块，则该大尺度图像块的置信度将被传递给被其覆盖着的诸小尺度图像块：cccpspspl更新目标模型模型更新分为三步：•确定新一帧中的目标框之后，重新采样以获得两个尺度下共四个图像块集合。•从目标模型中删除若干已经无法表达目标变化的图像块。•把若干无法用现有目标模型表达的图像块添加到目标模型之中。流程图-DRLTracker实验•特征：RGB&Gr

10、adient•用于不同算法间定量比较的两个准则：Accuracy:tt22ttAmax(OG)(OG)1tTxxyyStability:1ttt1t12S[(OiGi)(OiGi)]2Tixy,1tTA和S越小，跟踪器的性能越好。实验•单尺度块vs.多尺度块实验•参与定量比较的其它算法1.Collins,etal.,Onlineselection…,IEEET-PAMI,2005.2.Avidan,Ensembletracking,IEEET-PAM