一、简介

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，有着非常广泛的应用，如：相机的跟踪对焦、无人机的自动目标跟踪等都需要用到目标跟踪技术。此外，还有特定物体的跟踪，比如人体跟踪，交通监控系统中的车辆跟踪，人脸跟踪和智能交互系统中的手势跟踪等。

过去的几十年来，目标跟踪技术取得了长足的进步。特别是近几年，随着深度学习的目标跟踪方法的出现，获得了令人满意的效果，也涌现了越来越多的方法，这都使得目标跟踪技术取得了突破性的进展。

本文主要内容包括：目标跟踪的基本流程与框架，快速目标跟踪相关方法及其应用效果。

希望通过本文能帮助读者对目标跟踪领域有一个较为全面的认识，对其中涉及到的方法及原理有进一步的了解。

二、目标跟踪基本流程与框架

目标（单目标）跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。

此基本任务大致流程可以根据框架进行如下划分：

输入初始化目标框（初始帧），在下一帧中产生众多候选框（Motion Model），提取这些候选框的特征（Feature Extractor），然后对这些候选框评分（Observation Model），最后在这些评分中找一个得分最高的候选框作为预测的目标（Prediction A），或者对多个预测值进行融合（Ensemble）得到更优的预测目标。

根据如上框架，我们可以把目标跟踪的主要研究内容归纳为5个方面：

（1）运动模型：如何产生众多的候选样本。

（2）特征提取：利用何种特征表示目标。

（3）观测模型：如何为众多候选样本进行评分。

（4）模型更新：如何更新观测模型使其适应目标的变化。

（5）集成方法：如何融合多个决策从而获得一个更优的决策结果。

下面分别简要介绍这5项研究内容：

运动模型（Motion Model）: 生成候选样本的速度与质量直接决定了跟踪系统表现的优劣。常用的有两种方法：粒子滤波（Particle Filter）和滑动窗口（Sliding Window）。粒子滤波是一种序贯贝叶斯推断方法，通过递归的方式推断目标的隐含状态。而滑动窗口是一种穷举搜索方法，它列出目标附近的所有可能的样本作为候选样本。

特征提取（Feature Extractor）: 鉴别性的特征表示是目标跟踪的关键之一。常用的特征被分为两种类型：手工设计的特征（Hand-crafted feature）和深度特征（Deep feature）。常用的手工设计的特征有灰度特征（Gray），方向梯度直方图（HOG），哈尔特征（Haar-like），尺度不变特征（SIFT）等。与人为设计的特征不同，深度特征是通过大量的训练样本学习出来的特征，它比手工设计的特征更具有鉴别性。因此，利用深度特征的跟踪方法通常很轻松就能获得一个不错的效果。

观测模型（Observation Model）: 大多数的跟踪方法主要集中在这一块的设计上。根据不同的思路，观测模型可分为两类：生成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。生成式模型通常寻找与目标模板最相似的候选作为跟踪结果，这一过程可以视为模板匹配。常用的理论方法包括：子空间，稀疏表示，字典学习等。而判别式模型通过训练一个分类器去区分目标与背景，选择置信度最高的候选样本作为预测结果。因为有大量的机器学习方法可以利用，判别式方法已经成为目标跟踪中的主流方法。常用的理论方法包括：逻辑回归，岭回归，支持向量机，多示例学习，相关滤波等。

模型更新（Model Update）: 模型更新主要是更新观测模型，以适应目标表观的变化，防止跟踪过程发生漂移。模型更新没有一个统一的标准，通常认为目标的表观连续变化，所以常常会每一帧都更新一次模型。但也有人认为目标过去的表观对跟踪很重要，连续更新可能会丢失过去的表观信息，引入过多的噪音，因此利用长短期更新相结合的方式来解决这一问题。

集成方法（Ensemble Method）: 集成方法有利于提高模型的预测精度，也常常被视为一种提高跟踪准确率的有效手段。集成方法可以笼统的划分为两类：在多个预测结果中选一个最好的，或是利用所有的预测加权平均。

三、快速目标跟踪方法

模板匹配

模板匹配是目标跟踪的经典方法，它的优点有：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。

模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，其中和模板最像的地方就是目标。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数。

相关系数(r)是一种数学距离，可以用来衡量两个向量的相似程度。它起源于余弦定理：cos(A)=(a2+c2-b2)/2bc.如果两个向量的夹角为0度（对应r=1），说明它们完全相似，如果夹角为90度(r=0)，则它们完全不相似，如果夹角为180度(r = -1),则它们完全相反。把余弦定理写成向量的形式：

cos(A) = <b,c>/(|b|*|c|),

即：cos(A) = (b1c1+b2c2+… bncn)/sqrt[(b12+b22+…+bn2) (c12+c22+…+cn2)]

其中分子表示两个向量的内积，分母表示两个向量的模相乘。

在实际应用中，更常用的是去均值相关系数，它在上式的基础上还要在分子分母减去各个向量的均值：

这样，两个向量相似的部分被减掉，它们的相关性就被放大了。

假设目标模板是一个10*10的图像，它就可以被看作是一个100维的向量，每一维是一个像素点的灰度值。然后把这个向量和图像中的每一个子区域作比较，找出相关系数最大的子区域，目标的位置就找到了。

TLD

TLD算法主要由三个模块构成：追踪器（tracker），检测器（detector）和机器学习（learning）。

对于视频追踪来说，常用的方法有两种，一是使用追踪器根据物体在上一帧的位置预测它在下一帧的位置，但这样会积累误差，而且一旦物体在图像中消失，追踪器就会永久失效，即使物体再出现也无法完成追踪；另一种方法是使用检测器，对每一帧单独处理检测物体的位置，但这又需要提前对检测器离线训练，只能用来追踪事先已知的物体。

TLD是对视频中未知物体的长时间跟踪的算法。“未知物体”指的是任意的物体，在开始追踪之前不知道哪个物体是目标。“长时间跟踪”又意味着需要算法实时计算，在追踪中途物体可能会消失再出现，而且随着光照、背景的变化和由于偶尔的部分遮挡，物体在像素上体现出来的“外观”可能会发生很大的变化。

追踪器的作用是跟踪连续帧间的运动，当物体始终可见时跟踪器才会有效。追踪器根据物体在前一帧已知的位置估计在当前帧的位置，这样就会产生一条物体运动的轨迹，从这条轨迹可以为学习模块产生正样本（Tracking->Learning）。

检测器的作用是估计追踪器的误差，如果误差很大就改正追踪器的结果。检测器对每一帧图像都做全面的扫描，找到与目标物体相似的所有外观的位置，从检测产生的结果中产生正样本和负样本，交给学习模块（Detection->Learning）。算法从所有正样本中选出一个最可信的位置作为这一帧TLD的输出结果，然后用这个结果更新追踪器的起始位置（Detection->Tracking）。

学习模块根据追踪器和检测器产生的正负样本，迭代训练分类器，改善检测器的精度（Learning->Detection）。