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？(16)

两个框架的算法高效无缝结合，25FPS的DSST和15FPS的DAT，而结合后速度竟然达到了80FPS。DSST框架把跟踪划分为两个问题，即平移检测和尺度检测，DAT就加在平移检测部分，相关滤波有一个响应图，像素级前景概率也有一个响应图，两个响应图线性加权得到最终响应图，其他部分与DSST类似，平移滤波器、尺度滤波器和颜色概率模型都以固定学习率线性加权更新。

另一种相关滤波结合颜色概率的方法是17CVPR的CSR-DCF，提出了空域可靠性和通道可靠性，没有深度特征性能直逼C-COT，速度可观13FPS：

Luke??i?? A, Vojí?? T, ??ehovin L, et al. Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability [C]// CVPR, 2017.

CSR-DCF中的空域可靠性得到的二值掩膜就类似于CFLM中的掩膜矩阵P，在这里自适应选择更容易跟踪的目标区域且减小边界效应；以往多通道特征都是直接求和，而CSR-DCF中通道采用加权求和，而通道可靠性就是那个自适应加权系数。采用ADMM迭代优化，可以看出CSR-DCF是DAT和CFLB的结合算法。

<img src="https://pi.zhimg.com/50/v2-3a4be80f75f32314ca049d3e490d69b3_hd.jpg" data-caption="" data-rawwidth="473" data-rawheight="410" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="473" data-original="https://pi.zhimg.com/v2-3a4be80f75f32314ca049d3e490d69b3_r.jpg">

VOT2015相关滤波还有排第一名的C-COT(别问我第一名为什么不是冠军，我也不知道)，和DeepSRDCF一样先跳过。

Long-term就是希望tracker能长期正确跟踪，我们分析了前面介绍的方法不适合这种应用场合，必须是short-term tracker + detecter配合才能实现正确的长期跟踪。

用一句话介绍Long-term，就是给普通tracker配一个detecter，在发现跟踪出错的时候调用自带detecter重新检测并矫正tracker。

介绍CF方向一篇比较有代表性的long-term方法，Chao Ma的LCT chaoma99/lct-tracker：

Ma C, Yang X, Zhang C, et al. Long-term correlation tracking[C]// CVPR, 2015.

LCT在DSST一个平移相关滤波Rc和一个尺度相关滤波的基础上，又加入第三个负责检测目标置信度的相关滤波Rt，检测模块Online Detector是TLD中所用的随机蔟分类器(random fern)，在代码中改为SVM。第三个置信度滤波类似MOSSE不加padding，而且特征也不加cosine窗，放在平移检测之后。

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-60218-16.html