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？(8)

MOSSE是单通道灰度特征的相关滤波，CSK在MOSSE的基础上扩展了密集采样(加padding)和kernel-trick，KCF在CSK的基础上扩展了多通道梯度的HOG特征，CN在CSK的基础上扩展了多通道颜色的Color Names。HOG是梯度特征，而CN是颜色特征，两者可以互补，所以HOG+CN在近两年的跟踪算法中成为了hand-craft特征标配。最后，根据KCF/DCF的实验结果，讨论两个问题：

1. 为什么只用单通道灰度特征的KCF和用了多通道HOG特征的KCF速度差异很小？

第一，作者用了HOG的快速算法fHOG，来自Piotr's Computer Vision Matlab Toolbox，C代码而且做了SSE优化。如对fHOG有疑问，请参考论文Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models第12页。

第二，HOG特征常用cell size是4，这就意味着，100*100的图像，HOG特征图的维度只有25*25，而Raw pixels是灰度图归一化，维度依然是100*100，我们简单算一下：27通道HOG特征的复杂度是27*625*log(625)=47180，单通道灰度特征的复杂度是10000*log(10000)=40000，理论上也差不多，符合表格。

看代码会发现，作者在扩展后目标区域面积较大时，会先对提取到的图像块做因子2的下采样到50*50，这样复杂度就变成了2500*log(2500)=8495，下降了非常多。那你可能会想，如果下采样再多一点，复杂度就更低了，但这是以牺牲跟踪精度为代价的，再举个例子，如果图像块面积为200*200，先下采样到100*100，再提取HOG特征，分辨率降到了25*25，这就意味着响应图的分辨率也是25*25，也就是说，响应图每位移1个像素，原始图像中跟踪框要移动8个像素，这样就降低了跟踪精度。在精度要求不高时，完全可以稍微牺牲下精度提高帧率(但看起来真的不能再下采样了)。

2. HOG特征的KCF和DCF哪个更好？

大部分人都会认为KCF效果超过DCF，而且各属性的准确度都在DCF之上，然而，如果换个角度来看，以DCF为基准，再来看加了kernel-trick的KCF，mean precision仅提高了0.4%，而FPS下降了41%，这么看是不是挺惊讶的呢？除了图像块像素总数，KCF的复杂度还主要和kernel-trick相关。所以，下文中的CF方法如果没有kernel-trick，就简称基于DCF，如果加了kernel-trick，就简称基于KCF(剧透基本各占一半)。当然这里的CN也有kernel-trick，但请注意，这是Martin Danelljan大神第一次使用kernel-trick，也是最后一次。。。

这就会引发一个疑问，kernel-trick这么强大的东西，怎么才提高这么点？这里就不得不提到Winsty的另一篇大作：

Wang N, Shi J, Yeung D Y, et al. Understanding and diagnosing visual tracking systems[C]// ICCV, 2015.

一句话总结，别看那些五花八门的机器学习方法，那都是虚的，目标跟踪算法中特征才是最重要的（就是因为这篇文章我粉了WIN叔哈哈），以上就是最经典的三个高速算法，CSK, KCF/DCF和CN，推荐。

VOT与OTB一样最早都是2013年出现的，但VOT2013序列太少，第一名的PLT代码也找不到，没有参考价值就直接跳过了。直接到了VOT2014竞赛 VOT2014 Benchmark 。这一年有25个精挑细选的序列，38个算法，那时候深度学习的战火还没有烧到tracking，所以主角也只能是刚刚展露头角就独霸一方的CF，下面是前几名的详细情况：

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