目标跟踪算法

‘壹’ 自动跟踪的跟踪算法

质心跟踪算法：这种跟踪方式用于跟踪有界目标，且目标与环境相比有明显不同灰度等级，如空中飞机等。目标完全包含在镜头视场范围内。

相关跟踪算法：相关可用来跟踪多种类型的目标，当跟踪目标无边界且动态不是很强时这种方式非常有效。典型应用于：目标在近距离的范围，且目标扩展到镜头视场范围外，如航行在大海中的一艘船。

相位相关算法：相位相关算法是非常通用的算法，既可以用来跟踪无界目标也可以用来跟踪有界目标。在复杂环境下（如地面的汽车）能给出一个好的效果。

多目标跟踪算法：多目标跟踪用于有界目标如飞机、地面汽车等。它们完全在跟踪窗口内。对复杂环境里的小目标跟踪，本算法能给出一个较好的性能。
边缘跟踪算法：当跟踪目标有一个或多个确定的边缘而同时却又具有不确定的边缘，这时边缘跟踪是最有效的算法。典型如火箭发射，它有确定好的前边缘，但尾边缘由于喷气而不定。

场景锁定算法：该算法专门用于复杂场景的跟踪。适合于空对地和地对地场景。这个算法跟踪场景中的多个目标，然后依据每个点的运动，从而估计整个场景全局运动，场景中的目标和定位是自动选择的。当存在跟踪点移动到摄像机视场外时，新的跟踪点能自动被标识。瞄准点初始化到场景中的某个点，跟踪启动，同时定位瞄准线。在这种模式下，能连续跟踪和报告场景里的目标的位置。

组合跟踪算法：顾名思义这种跟踪方式是两种具有互补特性的跟踪算法的组合：相关类算法 + 质心类算法。它适合于目标尺寸、表面、特征改变很大的场景。

‘贰’ 一般目标跟踪算法速度有多快

跟踪是一个很混乱的方向。

比如TLD、CT、Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了。09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering， 或者一些MeanShift/CamShift的变形，比如特征变了，比如对问题的假设变了。

后来突然出现一些tracking by detection的方法，之前的很多朋友就觉得这是耍流氓。比如TLD，严格的跟踪算法也许只是里面的Forward/Backward Opitcal Flow的部分，但是效果很Impressive，所以不管怎样，一下就火了。

之后所谓的跟踪就不再是一个传统的跟踪问题，而是一个综合的工程问题。online learning，random projection ，sparse learning的东西都加进来，大家其实到底是在做跟踪还是在做检测或者online learning，其实已经不重要，因为衡量的标准是你在某些public dataset上的精度。

但这些对实际的项目有没有帮助呢？

这是个很有意思的地方，在很多时候，我们之所以需要跟踪算法，是因为我们的检测算法很慢，跟踪很快。基本上当前排名前几的跟踪算法都很难用在这样的情况下，因为你实际的速度已经太慢了，比如TLD，CT，还有Struct，如果目标超过十个，基本上就炸了。况且还有些跟踪算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是无法处理drift的问题的，TLD是可以的，究其原因还是因为检测算法比较鲁棒啊……

实际中我觉得速度极快，实现也简单的纯跟踪算法居然是NCC和Overlap。

NCC很简单，这个是对点进行的，对于区域也有很多变种，网上有一些相关的资源。

Overlap是我取的名字，一般用在里面，假如你的摄像头是静止的，背景建模之后出来的前景可以是一个一个的blob，对相邻两帧的blob检测是否Overlap就可以得到track。在一些真实场景下，这个算法是非常有效的。关于背景template的问题在真实的里面也是很好解决的。

坐在电脑前面调试代码tuning 各种阈值让跟踪算法在某一个帧下面不要drift的事情我是再也不想干了。
顺祝你2015幸福快乐。

‘叁’ 目标跟踪都有哪些方法

去知网搜主题为“目标跟踪算法综述”

‘肆’ 基于机器学习的目标跟踪算法和传统的目标跟踪算法相比，有什么优点

benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark 不过这些算法都比较新 要看老的话主要是06年这篇paper 和09年有一篇暂时忘记paper名字了
古老的方法比如optical flow，kalman filter(后面的particle filter)……了解不多不瞎扯了

目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。

最近才开始了解tracking，所以说得可能并不是很对，仅供参考

‘伍’ 如何实现多种目标跟踪算法并行实现对比

本文通过理论和实际的分析，提出一种在以矩不变量为特征的目标跟踪系统中引入并行计算机处理的算法，该算法将目标跟踪过程中的特征提取和模块匹配算法结合起来进行合理划分，使得在每个控制间隔里，两部分交换信息后分别同时计算，从而在任务级上实现并行处理。

‘陆’ 目标跟踪算法好处

目标跟踪算法好处是：
1、可以提高后续检测的准确性。
2、能够掌握目标的运动状态。

‘柒’ 目标跟踪算法种怎样使目标框随目标大小变化

：随着科技技术，特别是IT技术的飞速发展，现代跟踪环境发生了显着变化，隐身与反隐身、对抗与反对抗措施，强机动、高杂波、低检测概率和高虚警率等问题，使得多目标跟踪技术、数据关联和跟踪系统设计遇到了强劲的挑战。

‘捌’ 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。

‘玖’ 目标跟踪都有那些算法

目标跟踪,利用相邻两帧的区域匹配从图像序列中建立目标链,跟踪目标从进入监视范围到驶离监视范围的整个过程。首称要确定匹配准则。常用的图像匹配方法有Hausdorff距离区域法和图像互相关。