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？(12)

快速运动主要是边界效应(Boundary Effets)，而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强，下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。

训练阶段，合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗，那么移位样本是长这样的：

<img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-56155346ce01fb7037856683cd68a286_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="1209" data-rawheight="573" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1209" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-56155346ce01fb7037856683cd68a286_r.jpg">

除了那个最原始样本，其他样本都是“合成”的，100*100的图像块，只有1/10000的样本是真实的，这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗，由于图像边缘像素值都是0，循环移位过程中只要目标保持完整，就认为这个样本是合理的，只有当目标中心接近边缘时，目标跨越了边界的那些样本是错误的，这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(一维情况padding= 1)。但我们不能忘了即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的，这些样本会降低分类器的判别能力。再者，加余弦窗也不是“免费的”，余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0，大量过滤掉了分类器本来非常需要学习的背景信息，原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限，我们还加了个余弦窗挡住了背景，这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。。不是上帝，是余弦窗)。

检测阶段，相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的，这就是说你训练了一个100*100的滤波器，那你也只能检测100*100的区域，如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域，那样除了扩展了复杂度，并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动，或摄像机移动，按照目标在检测区域的位置分四种情况来看：

如果目标在中心附近，检测准确且成功。

如果目标移动到了边界附近但还没有出边界，加了余弦窗以后，部分目标像素会被过滤掉，这时候就没法保证这里的响应是全局最大的，而且，这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像，所以很可能会失败。

如果目标的一部分已经移出了这个区域，而我们还要加余弦窗，很可能就过滤掉了仅存的目标像素，检测失败。

如果整个目标已经位移出了这个区域，那肯定就检测失败了。

以上就是边界效应(Boundary Effets)，推荐两个主流的解决边界效应的方法，其中SRDCF速度比较慢，并不适合实时场合。

Martin Danelljan的SRDCF Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking，主要思路：既然边界效应发生在边界附近，那就忽略所有移位样本的边界部分像素，或者说限制让边界附近滤波器系数接近0：

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