图像识别算法c 代码 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？(10)

尺度变化是跟踪中比较基础和常见的问题，前面介绍的KCF/DCF和CN都没有尺度更新，如果目标缩小，滤波器就会学习到大量背景信息，如果目标扩大，滤波器就跟着目标局部纹理走了，这两种情况都很可能出现非预期的结果，导致漂移和失败。

SAMF ihpdep/samf，浙大Yang Li的工作，基于KCF，特征是HOG+CN，多尺度方法是平移滤波器在多尺度缩放的图像块上进行目标检测，取响应最大的那个平移位置及所在尺度：

Li Y, Zhu J. A scale adaptive kernel correlation filter tracker with feature integration [C]// ECCV, 2014.

Martin Danelljan的DSST Accurate scale estimation for visual tracking，只用了HOG特征，DCF用于平移位置检测，又专门训练类似MOSSE的相关滤波器检测尺度变化，开创了平移滤波+尺度滤波，之后转TPAMI做了一系列加速的版本fDSST，非常+非常+非常推荐：

Danelljan M, H??ger G, Khan F, et al. Accurate scale estimation for robust visual tracking [C]// BMVC, 2014.

Danelljan M, Hager G, Khan F S, et al. Discriminative Scale Space Tracking[J]. IEEE TPAMI, 2017.

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简单对比下这两种尺度自适应的方法：

DSST和SAMF所采用的尺度检测方法哪个更好？

首先给大家讲个笑话：Martin Danelljan大神提出DSST之后，他的后续论文就再没有用过(直到最新CVPR的ECO-HC中为了加速用了fDSST)。

虽然SAMF和DSST都可以跟上普通的目标尺度变化，但SAMF只有7个尺度比较粗，而DSST有33个尺度比较精细准确；

DSST先检测最佳平移再检测最佳尺度，是分步最优，而SAMF是平移尺度一起检测，是平移和尺度同时最优，而往往局部最优和全局最优是不一样的；

DSST将跟踪划分为平移跟踪和尺度跟踪两个问题，可以采用不同的方法和特征，更加灵活，但需要额外训练一个滤波器，每帧尺度检测需要采样33个图像块，之后分别计算特征、加窗、FFT等，尺度滤波器比平移滤波器慢很多；SAMF只需要一个滤波器，不需要额外训练和存储，每个尺度检测就一次提特征和FFT，但在图像块较大时计算量比DSST高。

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