基于主动特征选择的在线加权多实例目标跟踪
目标跟踪 综述
目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。
目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。
目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。
它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。
目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。
基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。
它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。
这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。
另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。
这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。
这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。
最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。
通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。
深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。
总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。
未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。
目标追踪综述
01目标跟踪简介目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
下面是一些应用的例子。
02目标跟踪任务分类了解了目标跟踪的用途，我们接下来看目标跟踪有哪些研究领域呢？目标跟踪可以分为以下几种任务：•单目标跟踪- 给定一个目标，追踪这个目标的位置。
•多目标跟踪- 追踪多个目标的位置•Person Re-ID- 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。
广泛被认为是一个图像检索的子问题。
给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。
旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。
•MTMCT - 多目标多摄像头跟踪（Multi-target Multi-camera Tracking），跟踪多个摄像头拍摄的多个人•姿态跟踪- 追踪人的姿态按照任务计算类型又可以分为以下2类。
•在线跟踪- 在线跟踪需要实时处理任务，通过过去和现在帧来跟踪未来帧中物体的位置。
•离线跟踪- 离线跟踪是离线处理任务，可以通过过去、现在和未来的帧来推断物体的位置，因此准确率会在线跟踪高。
03目标跟踪的困难点虽然目标追踪的应用前景非常广泛，但还是有一些问题限制了它的应用，我们看下有哪些问题呢？•形态变化- 姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题。
运动目标发生姿态变化时, 会导致它的特征以及外观模型发生改变, 容易导致跟踪失败。
例如:体育比赛中的运动员、马路上的行人。
•尺度变化- 尺度的自适应也是目标跟踪中的关键问题。
当目标尺度缩小时, 由于跟踪框不能自适应跟踪, 会将很多背景信息包含在内, 导致目标模型的更新错误:当目标尺度增大时, 由于跟踪框不能将目标完全包括在内, 跟踪框内目标信息不全, 也会导致目标模型的更新错误。
因此, 实现尺度自适应跟踪是十分必要的。
•遮挡与消失- 目标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况。
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。
本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。
本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。
作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。
本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。
本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。
DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。
本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。
本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。
通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。
本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。
本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。
二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。
目标跟踪方法
目标跟踪方法目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是准确地追踪视频或图像中的特定目标，并提供目标在时间上的位置和运动信息。
目标跟踪方法可以在许多应用中发挥重要作用，比如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。
目标跟踪的方法有很多种，根据不同的技术手段，可以分为传统的基于特征点的方法和现代的基于深度学习的方法。
传统的基于特征点的目标跟踪方法主要依赖于图像中物体的颜色、纹理、形状等特征，通过提取目标的特征点，然后通过运动模型和相似度度量来确定目标的位置。
这种方法通常包括目标检测、特征提取、特征匹配等步骤。
常用的算法有光流法、卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些方法在一定程度上可以实现目标跟踪，但是受限于特征点的提取和匹配的准确性和稳定性，对于目标外观的变化和遮挡等问题处理效果较差。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法得到了广泛的研究和应用。
这些方法主要是通过深度卷积神经网络（CNN）来学习目标的表征，然后通过将目标的表征与搜索图像进行匹配来实现目标跟踪。
与传统方法相比，基于深度学习的方法具有更高的准确率和鲁棒性，能够处理目标外观的变化、遮挡、选取和光照等问题。
常用的算法有Siamese网络、Region Proposal Network（RPN）等。
这些方法通过学习大量的训练数据，可以自动地学习目标的特征表示，从而实现准确的目标跟踪。
在实际应用中，目标跟踪方法的选择往往取决于具体的场景和需求。
如果目标的运动轨迹较为简单，且场景中存在大量的相似目标，传统的基于特征点的方法可能更为合适。
如果目标的外观变化较大或者场景中存在复杂的遮挡和光照变化等问题，基于深度学习的方法可能更为有效。
总之，目标跟踪是一个非常重要的计算机视觉任务，有着广泛的应用前景。
随着深度学习等新技术的发展和应用，目标跟踪方法将进一步改善和创新，为各种场景下的目标跟踪问题提供更加准确和鲁棒的解决方案。
计算机视觉中的目标识别与跟踪方法综述
计算机视觉中的目标识别与跟踪方法综述引言：计算机视觉的迅猛发展使得目标识别与跟踪成为了研究的热点之一。
目标识别和跟踪是计算机视觉中重要的任务，它们在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛应用。
本文将综述目标识别与跟踪的常见方法，并对其优缺点进行分析，为进一步研究和应用提供参考。
一、目标识别方法1. 传统的目标识别方法传统的目标识别方法主要基于特征提取和分类器的组合。
特征提取通常采用的是局部特征描述子，如SIFT、HOG等，通过提取目标的特征向量进行分类。
分类器常用的有支持向量机（SVM）、决策树等。
这些方法在一定程度上能够实现目标的识别，但对于光照变化、遮挡等问题表现较差。
2. 基于深度学习的目标识别方法随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标识别方法逐渐成为主流。
深度学习通过深层网络的训练，自动进行特征提取和分类。
目前比较成功的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些模型在大规模数据集上的训练表现出色，实现了目标识别的突破。
二、目标跟踪方法1. 基于特征点的目标跟踪方法基于特征点的目标跟踪方法是最早被研究的方法之一，其原理是通过追踪目标上的特征点来实现目标跟踪。
这些特征点通常在目标的边缘或纹理区域，常用的特征点检测算法有Harris角点检测、FAST角点检测等。
然后使用相关滤波、卡尔曼滤波等方法进行目标跟踪。
虽然该方法简单有效，但对于目标快速移动、遮挡等情况容易失效。
2. 基于外观模型的目标跟踪方法基于外观模型的目标跟踪方法是近年来的研究热点之一，其目标是通过建立目标的外观模型，通过学习目标的外观特征来进行跟踪。
该方法通常包括两个步骤：在线学习和目标跟踪。
在线学习用于更新目标的外观模型，目标跟踪用于根据外观模型进行目标的位置预测。
该方法能够适应目标的外观变化，对于快速移动和遮挡等情况具有较好的鲁棒性。
三、目标识别与跟踪的挑战与未来发展方向1. 光照变化和遮挡光照变化和遮挡对于目标识别和跟踪都是较大的挑战，如何在光照变化和遮挡的情况下准确地识别和跟踪目标仍然是一个待解决的问题。
基于CNN-GRU度量网络的多目标跟踪算法
C Concat * Multiplication + Summation S Calculate affinity score fc Full connected layer
图 2 CNN-GRU 度量网络结构 Fig. 2 CNN-GRU metric network
整体特征的影响，在降低误报率的同时有效聚合轨迹框的特征。该算法将行人重识别网络输出
的特征计算得到的检测框和轨迹框的相似度，以及 CNN-GRU 网络直接输出的相似度作为数据
关联部分的匹配成本。在标准多目标跟踪数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性。
关键词：多目标跟踪；基于检测的跟踪；行人重识别；GRU；数据关联
以上方法证明了深度学习方法在外观特征提 取、相似度计算以及数据关联过程中的有效性，不同 模型在数据关联算法中的融合使用可以增加模型的 性能，但是针对相似目标难区分、目标轨迹框误报率 高的问题，仍有进一步提高的空间。
针对复杂多目标跟踪场景中行人目标 ID 切换 率高和误报率高的问题，本文提出了一个基于 CNNGRU 度量网络的多目标跟踪框架。该框架主要包括 行人重识别模型、CNN-GRU 度量网络和数据关联算 法。在 CNN-GRU 深度度量网络中统一提取目标的 外观特征和运动特征，并学习其时间关联性，使得目 标 具 有 更 好 的 判 别 性 ， 降 低 目 标 的 ID 切 换 率 。 同 时，通过训练使网络学习目标不同时序历史轨迹框 正确匹配的概率值，抑制目标轨迹中的误检以及低 质量目标框对目标整体特征的影响，降低误报率；在 CNN-GRU 度量网络结构中直接聚合不同时序的目 标历史轨迹框的外观特征，再由该度量网络直接输
基于 CNN-GRU 度量网络的多目标跟踪算法
基于全局特征匹配的多目标跟踪方法研究
基于全局特征匹配的多目标跟踪方法研究近年来，随着计算机视觉的迅猛发展，多目标跟踪技术已成为研究热点。
而其中最重要的环节之一，就是目标特征匹配。
在现有的多目标跟踪方法中，基于全局特征的匹配方法因其较高的可靠性和鲁棒性，成为了解决多目标跟踪问题的重要手段之一。
本文将会系统介绍基于全局特征匹配的多目标跟踪方法，以及其引发的各类问题和解决方案。
一、背景介绍首先，我们来了解一下什么是“基于全局特征的多目标跟踪”。
在拍摄的视频流中，多个目标随着时间逐渐运动。
多目标跟踪，就是在整个视频中持续追踪这些目标，并提供目标的位置、关联性等有用信息。
而基于全局特征匹配的方法，指的是使用目标在整个视频序列中的运动轨迹和颜色、形状等特征来匹配目标。
基于全局特征匹配方法最大的优势在于，可以根据目标实际运动轨迹所包含的所有特征信息，来进行匹配，从而大幅度降低匹配误差率。
目前，除了基于全局特征的方法外，还有基于局部特征和深度学习方法等，但是这些方法借鉴了纹理匹配等视觉技术，对目标表演特质的归一性要求较高，对应用范围较为受限。
因此，基于全局特征匹配的方法广泛运用于运动跟踪、目标识别、人员监控等领域。
二、研究内容然而，基于全局特征匹配的方法也存在一些问题。
其中一个比较严重的问题是，基于全局特征方法对目标特征的提取和描述是一项很有挑战的任务。
因为，仅凭运动轨迹、颜色和形状等特征来描述目标是不够的。
目标在运动过程中，其所受到的光照条件、视角和深度信息等变化都会对目标特征的提取和匹配造成影响。
针对这些问题，近年来研究者们提出了不同的解决方案。
目前，最常用的方法是基于各种视觉特征来提取和描述目标特征。
例如，运动物体中的运动特征如HOG、HOF等、颜色特征如HSV、LBP 等、纹理特征如Gabor等以及结构和形状特征如SIFT、SURF、ORB等。
不同的特征提取算法对于目标的创建、更新和删除等任务有不同的效果，同时也会对 CPU 时间和内存开销以及实时性产生不同的影响。
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是通过对连续视频序列的处理，实现对特定目标在时间和空间上的持续追踪。
目标跟踪旨在通过对目标表观、运动和特征的建模，以及对背景的建模，进行目标的检测、定位和分析。
目标跟踪的技术在很多应用领域中都有广泛的应用，如视频监控、交通系统、智能车辆等。
因此，研究人员们提出了各种各样的目标跟踪算法，不断提升目标跟踪的准确性和效率。
下面将介绍几种常见的目标跟踪算法。
首先，基于特征的目标跟踪算法是最常见的一类方法。
该方法通过提取目标在空间和时间上的特征，如颜色、纹理、形状等，对目标进行建模和描述。
常见的特征提取方法包括灰度直方图、颜色直方图、兴趣点检测等。
接着，通过计算目标特征与候选目标特征之间的相似度，确定目标的位置。
特征的选取和相似度计算是该方法的两个关键问题。
其次，基于机器学习的目标跟踪算法是一类比较新兴的方法。
该方法通过利用机器学习的方法，使用大量的标注数据对目标特征和运动进行训练，从而实现目标跟踪。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
这些方法可以有效地学习到目标的表示和动态模型，提高目标跟踪的准确性。
然而，该方法需要大量的样本数据进行训练，且模型的泛化能力和鲁棒性需要进一步研究。
进一步，基于深度学习的目标跟踪算法是近年来的研究热点。
深度学习通过多层次的非线性变换，可以从特征层次上学习到高级的抽象表示，对目标进行表达和建模。
深度学习的优势在于可以通过大规模数据集进行训练，获取更好的特征描述和运动模型。
最常用的深度学习网络结构是卷积神经网络（CNN），其利用卷积和池化操作对目标进行特征提取和降维，并通过全连接层进行分类或回归。
深度学习在目标跟踪问题上取得了很多重要的突破，但对于目标跟踪中的实时性和鲁棒性仍然有待改进。
最后，基于概率模型的目标跟踪算法是一类对目标的位置进行建模的方法。
该方法通过在时间序列上对目标的位置进行统计建模，利用概率模型对目标的运动轨迹进行预测和估计。
图像处理中的目标跟踪方法综述
图像处理中的目标跟踪方法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从图像序列中实时追踪一个或多个目标。
目标跟踪在各种应用中都有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、虚拟现实等。
本文将综述目标跟踪领域涉及的一些主要方法和技术。
1. 基于特征提取的目标跟踪方法基于特征提取的目标跟踪方法通过提取目标区域的特征来进行目标跟踪。
其中，颜色特征是最常用的一种特征，可以通过计算目标区域的颜色直方图或使用颜色模型来表示。
此外，纹理特征、边缘特征和形状特征等也可以用来描述目标。
2. 基于相关滤波的目标跟踪方法相关滤波是一种常用的目标跟踪方法，它通过计算目标模板和候选区域之间的相关性来进行目标跟踪。
常见的相关滤波方法包括均方差滤波和归一化相关滤波。
这些方法在一定程度上可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 基于机器学习的目标跟踪方法机器学习在目标跟踪中的应用越来越广泛，其中最常见的方法是在线学习。
在线学习可以根据当前跟踪结果和新的训练样本来不断更新目标模型，从而实现自适应的目标跟踪。
常见的在线学习方法包括增量学习、在线支持向量机和在线随机森林等。
4. 基于深度学习的目标跟踪方法深度学习是目前计算机视觉和图像处理领域的热门技术，也在目标跟踪中取得了显著的成果。
深度学习方法通过卷积神经网络（CNN）来学习目标的特征表示，并利用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络来预测目标的位置。
这些方法在目标跟踪的准确性和鲁棒性方面表现出色。
5. 基于多特征融合的目标跟踪方法多特征融合是提高目标跟踪性能的一种常用策略。
它可以将不同尺度、不同特征的信息进行融合，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
常见的多特征融合方法包括特征加权、特征选择和特征级联等。
综上所述，目标跟踪在图像处理中扮演着重要的角色。
各种方法和技术的不断发展与创新，为目标跟踪的准确性和鲁棒性提供了更高的要求和更多的可能性。
因此，我们可以期望在未来的研究中会出现更多有效的目标跟踪方法，为各种应用提供更好的解决方案。
基于高效多示例学习的目标跟踪
基于高效多示例学习的目标跟踪彭爽;彭晓明【摘要】基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题.然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采用的强分类器更新策略效率不高,以及分类器更新速度与目标外观变化速度不一致引起的.为此提出一种新的强分类器更新策略,以大幅提升MIL算法的运行效率;同时提出一种动态更新分类器学习率的机制,使更新后的分类器更符合目标的外观,提高跟踪算法的精度.通过实验将该算法和MIL算法以及基于加权多示例学习的跟踪算法(WMIL)进行对比,实验结果表明,所提出算法的运行效率和跟踪精度都是三者中最好的,在背景中没有与被跟踪目标外观相似的干扰物体存在时有较好的跟踪优势.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)002【总页数】5页(P466-469,475)【关键词】目标跟踪;多实例学习;分类器;漂移;样本集【作者】彭爽;彭晓明【作者单位】电子科技大学自动化工程学院,成都611731;电子科技大学自动化工程学院,成都611731【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言目标跟踪的应用范围十分广阔，如自动监控、视频索引、智能交通、人机交互等，这些应用对人类的生产和生活方式产生了重大的影响。
因此，对目标跟踪的研究意义重大。
近几十年来，研究人员提出了许多跟踪算法［1］。
然而，到目前为止，依然没有一种算法能在跟踪过程中始终稳定地跟踪目标，这是因为在目标的跟踪过程中，会有许多严峻的情况出现，如目标遮挡、光照变化、目标旋转和形变等，而这些情况都是难以应对的。
当下流行的算法主要分为两类——生成方法和判别方法。
生成方法根据目标特征生成一个目标模型，目标模型的生成方法依照算法的不同而不同。
在后续的跟踪中，该类方法将候选样本，即具有成为目标潜力的样本，与目标模型进行匹配，匹配程度最高的即为目标。
目前比较流行的生成方法有IVT(Incremental Visual Tracking)方法［2］、Compressive Tracking 方法［3］、 VTD (Visual Tracking Decomposition)方法［4］和L1 Minimization方法［5］等。
基于深度学习的目标追踪与跟踪研究
基于深度学习的目标追踪与跟踪研究摘要：目标追踪与跟踪在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法越来越受到关注。
本文将探讨基于深度学习的目标追踪与跟踪方法的发展和应用，分析其优势和挑战，并讨论未来的研究方向。
1. 引言目标追踪与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人等领域。
传统的目标追踪与跟踪方法在处理复杂场景和长时间跟踪上存在一定的局限性。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法逐渐成为研究的热点。
2. 基于深度学习的目标追踪方法基于深度学习的目标追踪方法可以分为两大类：基于单帧图像的目标追踪和基于视频序列的目标跟踪。
2.1 基于单帧图像的目标追踪基于单帧图像的目标追踪方法利用深度学习模型从当前帧图像中提取目标的特征，然后与目标模型进行匹配，通过目标模板的更新和搜索来实现目标的追踪。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些方法能够在复杂场景下实现目标的准确追踪，但对于目标的快速运动和遮挡情况还存在一定的挑战。
2.2 基于视频序列的目标跟踪基于视频序列的目标跟踪方法通过学习目标在时间上的运动模式来实现目标的跟踪。
这类方法能够利用目标在相邻帧之间的相关性，更准确地预测目标的位置。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
基于视频序列的目标跟踪方法能够更好地应对目标的运动和遮挡情况，但对于目标的长时间跟踪还存在一定的挑战。
3. 基于深度学习的目标追踪与跟踪的优势和挑战基于深度学习的目标追踪与跟踪方法相比传统方法具有以下优势：首先，深度学习模型能够自动学习目标的特征表示，免去了手工特征设计的过程，大大提高了目标追踪和跟踪的准确性和鲁棒性。
其次，深度学习模型能够从大规模数据中进行训练，能够学习到更加丰富和泛化的特征表示，使得目标追踪和跟踪在复杂场景下更加稳定和可靠。
如何使用计算机视觉技术实现实时目标追踪和多目标跟踪
如何使用计算机视觉技术实现实时目标追踪和多目标跟踪实时目标追踪和多目标跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，对于许多应用领域具有广泛的实用性和价值。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现这两个任务，并探讨其中的关键技术和挑战。
首先，我们需要了解实时目标追踪和多目标跟踪的基本概念。
实时目标追踪是指在连续的图像序列中，通过识别和跟踪特定的目标物体，实时地反馈目标的位置和运动状况。
多目标跟踪则是指同时追踪多个目标物体，并准确地区分和跟踪它们的轨迹和运动。
要实现这两个任务，计算机视觉技术可以通过以下步骤来完成：1. 目标检测：目标检测是指在图像或视频中识别和定位感兴趣的目标物体。
常用的目标检测算法包括基于传统特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等）。
这些算法可以通过训练一个目标检测器来识别特定类别的目标。
2. 目标跟踪：目标跟踪是指在图像序列中对已知目标进行连续追踪，以实时地预测目标的位置和运动。
常见的目标跟踪算法包括基于相关滤波器的方法（如MOSSE、KCF）、基于学习的方法（如机器学习和深度学习）和基于粒子滤波器的方法（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器）。
这些算法可以根据目标的特征和上下文信息进行目标位置的更新。
3. 多目标跟踪：多目标跟踪涉及同时追踪多个目标，其中每个目标都可能存在遮挡、交互和运动模式的变化等复杂情况。
常见的多目标跟踪算法包括基于深度学习的方法（如DeepSORT、SORT）、基于图论的方法（如匈牙利算法）和基于粒子滤波器的方法（如多粒子滤波器）。
这些算法可以通过建立目标间的关联关系和运动模型来实现多目标跟踪。
在实际应用中，实时目标追踪和多目标跟踪面临着一些挑战。
首先，目标的外观和运动特征可能因为遮挡、变化的环境光照和视角等因素而变化，导致跟踪算法容易出错。
其次，目标之间可能存在相似的外观和运动模式，需要利用上下文信息或特定的目标特征来进行区分。
基于在线多实例学习的跟踪研究
（ 阳 师 范 学 院 物 理 与 电子 工 程 学 院 ， 南 南 阳 ４ ３ ６ ） 南 河 ７ ０ １
摘 要 ： 绍 一 种 基 于在 线 多 实例 学 习 的 目标 跟 踪 方 法 ， 线 多 实例 学 习在 目标 跟 踪 中 的 应 用 是 采 用基 于 多 实例 学 习 介 在 的 自适 应 表 观 模 型 ， 决 了训 练样 本 中存 在 的模 糊 歧 义 问 题 ， 讨 了 处理 训 练 正 包 中 正 样 本 和 负样 本 的 问题 ， 出 了今 后 解 探 指
ｙ ＝ ｍ ａ （ ， ｘ ｙ ）
．
（） １
，
其 中 ｙ 是 实例标 签． 以看 出 ， 可 该数 据包 至 少包 含
一
个 正样 本实 例 时才被认 为是 正 的数据包 ， 训练 故
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样本 的歧 义性 与监 督 学 习 、 监督 学 习 、 化学 习 非 强 的歧 义性 有 明显 的区别． 分类器 通 过对多个 训 练包
的跟 踪 效果 ， 但是 训 练 自适 应 表观模 型 本 身存
而样 本 采集存 在更 多 的模 糊 ， 以希望将 多 实例学 所 习算 法 的优点 应用 到跟踪 里 ． 了将多 实例 学 习和 为
跟 踪 相 结 合 ， 文 采 用 了 在 线 的 多 实 例 学 习 本
框架 ．
在一 些 未解决 的问题 ： 参数 的调 整如 何去 控制 表观 模 型的 变化 速度 ， 练 样 本 的 歧 义性 ． 文研 究 多 训 本 实例 学 习跟 踪 ， 以期 能 实 现 最 少 的参 数 调 整 ， 决 解
第１ ０卷 第 １ ２期
如何解决计算机视觉技术中的目标追踪问题
如何解决计算机视觉技术中的目标追踪问题现代计算机视觉技术的快速发展为许多领域带来了广阔的应用前景，其中目标追踪是其中的一个重要课题。
目标追踪的目的是对视频序列中的特定目标进行分析和识别，并跟踪其运动轨迹。
然而，由于视频中的目标可能面临遮挡、光照变化、目标形态变化等问题，目标追踪仍然是一个具有挑战性的问题。
为了解决计算机视觉技术中的目标追踪问题，我们可以采取以下策略：首先，选择合适的特征描述。
特征描述对于目标追踪非常关键，它能够将目标与背景进行区分。
常用的特征描述方法包括颜色直方图、梯度直方图和局部二值模式等。
这些特征描述方法能够有效地捕捉目标的颜色、纹理和形状等特征信息，以便更好地进行目标识别和追踪。
其次，引入深度学习技术。
深度学习近年来在计算机视觉领域取得了显著的突破，通过深度神经网络的训练，可以从大规模图像数据库中学习到具有较强判别能力的特征表示。
在目标追踪中，可以使用深度学习模型来提取目标的特征表示，并基于这些表示进行跟踪。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，或者使用循环神经网络（RNN）来跟踪视频序列中的目标。
第三，结合目标检测技术。
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，通过在图像或视频中识别和定位目标，可以提供更准确的目标追踪结果。
因此，将目标检测技术与目标追踪相结合，可以提高目标追踪的准确性和可靠性。
常见的目标检测算法包括基于深度学习的Faster R-CNN和YOLO等。
这些算法可以用于检测目标，并为目标追踪提供准确的位置信息。
此外，融合多种跟踪算法。
由于目标追踪问题的复杂性，单一的追踪算法往往难以取得理想的效果。
因此，利用多种追踪算法的优势进行融合，可以提高追踪的鲁棒性和鲁班性。
常见的追踪融合方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
通过结合不同的跟踪算法，可以充分利用它们的优势，提高目标追踪的准确性和稳定性。
最后，采用在线学习方法进行目标追踪。
在线学习方法是一种适应性强、能够实时更新模型的目标追踪方法，能够适应目标外观的变化和背景的干扰。
《2024年基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用》范文
《基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪技术已成为众多领域研究的热点。
多目标跟踪算法在智能监控、无人驾驶、行为分析等领域有着广泛的应用。
近年来，基于深度学习的多目标跟踪算法取得了显著的进展，其中，YOLOv5和DeepSORT算法的结合在多目标跟踪领域表现出强大的性能。
本文将介绍基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法的研究与应用。
二、YOLOv5算法概述YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而YOLOv5是该系列中最新的版本。
该算法通过将目标检测任务转化为单次前向传递的回归问题，实现了较高的检测速度和准确率。
YOLOv5采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过非极大值抑制（NMS）等后处理技术，实现了对多个目标的准确检测。
三、DeepSORT算法概述DeepSORT是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它通过结合深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法，实现了对多个目标的准确跟踪。
DeepSORT利用深度神经网络进行特征提取，并采用匈牙利算法进行数据关联，从而实现了对目标的稳定跟踪。
四、基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法将两种算法的优势相结合，实现了对多个目标的实时检测和跟踪。
具体而言，该算法首先利用YOLOv5进行目标检测，得到每个目标的边界框和类别信息；然后，利用DeepSORT进行数据关联和目标跟踪，实现了对多个目标的稳定跟踪。
在特征提取方面，该算法采用深度神经网络进行特征提取，从而提高了对目标的识别能力。
在数据关联方面，该算法采用匈牙利算法进行最优匹配，从而实现了对目标的稳定跟踪。
此外，该算法还采用了级联匹配和轨迹管理等技术，进一步提高了跟踪的准确性和稳定性。
目标跟踪方法研究
目标跟踪方法研究
目标跟踪方法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要研究如何在视频序列中自动跟踪目标物体并确定其位置和运动。
目标跟踪方法可以分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要利用目标物体在图像中的边界框或者其他特征来描述目标，然后通过匹配目标特征在前后帧中的位置变化来进行跟踪。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
常见的基于特征的方法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
基于深度学习的方法则是利用深度神经网络来学习目标物体的表示和运动模式。
这种方法通常需要大量的标注数据进行训练，但在训练好的模型之后，能够在未见过的数据上进行准确的目标跟踪。
常见的基于深度学习的方法有Siamese网络、循环神经网络、图神经网络等。
除了上述方法，还有一些其他的目标跟踪方法，比如基于图像分割的方法、基于实例重新识别的方法等。
这些方法各有优势和适用场景，研究者们在不同的应用场景中选择合适的方法进行研究和开发。
目标跟踪方法的研究旨在提高目标跟踪的准确性、鲁棒性和实时性。
随着计算机视觉和机器学习技术的进步，目标跟踪方法得到了广泛的应用，如无人驾驶、视
频监控、增强现实等领域。
如何使用计算机视觉技术进行目标追踪
如何使用计算机视觉技术进行目标追踪计算机视觉技术在当今世界中扮演着至关重要的角色，其中之一便是目标追踪。
目标追踪是指利用计算机视觉技术来追踪特定对象在图像或视频中的位置和移动。
它在许多领域都具有重要的应用，包括视频监控、交通管理、军事和自动驾驶等。
那么，如何使用计算机视觉技术进行目标追踪呢？本文将从图像预处理、特征提取、目标定位和跟踪四个方面介绍相关技术和方法。
首先，图像预处理是目标追踪的第一步。
在进行目标追踪之前，我们需要对输入的图像进行预处理，以提高目标检测和跟踪的准确度。
常见的处理包括图像去噪、图像尺寸调整和图像增强等。
去噪可以通过应用各种滤波算法实现，如中值滤波器或高斯滤波器。
图像尺寸调整是将图像缩放为适当的大小，以便更好地进行特征提取和计算。
图像增强可以改善图像质量，从而提高目标检测和跟踪的效果。
其次，特征提取是目标追踪的关键步骤。
特征是用来描述目标的可区分的属性或特性，如颜色、纹理、形状等。
在特征提取过程中，我们需要选择适合的特征描述子，常见的有颜色直方图、梯度直方图和局部二值模式等。
这些特征描述子能够以数值的方式表示目标的特征，从而方便后续的目标定位和跟踪。
第三，目标定位是在特征提取的基础上，通过匹配目标特征与候选框或区域进行目标位置的估计。
目标定位可以通过各种算法实现，如模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波等。
模板匹配是一种简单但有效的方法，通过将目标模板与图像进行比对，找到最佳匹配位置。
卡尔曼滤波和粒子滤波则是一种更高级的估计方法，能够通过动态模型对目标进行预测和追踪。
最后，目标跟踪是在目标定位的基础上，通过连续迭代和更新目标位置估计值来实现对目标的长期追踪。
目标跟踪有许多不同的方法，如基于颜色直方图的跟踪、基于特征点的跟踪和基于深度学习的跟踪等。
其中，基于深度学习的跟踪方法在最近取得了很大进展，利用深度神经网络提取特征并实现高度准确的目标跟踪。
除了上述几个方面，还有一些其他技术和方法可以提高目标追踪的效果。
基于在线多示例学习的目标跟踪
基于在线多示例学习的目标跟踪
徐曼
【期刊名称】《上海电力学院学报》
【年(卷),期】2011(027)001
【摘要】分析了多示例学习法,研究了在线多示例学习目标跟踪技术的应用,对现有的一些方法进行了比较,并指出了今后多示例学习目标跟踪的研究方向.
【总页数】3页(P42-44)
【作者】徐曼
【作者单位】上海电力学院,计算机与信息工程学院,上海,200090;复旦大学计算机科学技术学院,上海,200433
【正文语种】中文
【中图分类】TN820.4
【相关文献】
1.基于在线多示例学习的协同训练目标跟踪算法 [J], 李飞;王从庆;周鑫;周大可
2.基于多示例学习和随机蕨丛检测的在线目标跟踪 [J], 罗艳;项俊;严明君;侯建华
3.基于RGB-D的在线多示例学习目标跟踪算法 [J], 高毅鹏;郑彬;曾宪华
4.基于改进在线多示例学习算法的机器人目标跟踪 [J], 王丽佳;贾松敏;李秀智;王爽
5.基于相关相似度的在线多示例学习目标跟踪算法 [J], 陈敏;张清华;陈晓森;陈江湖;谢思齐;陈思;
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基于主动特征选择的在线加权多实例目标跟踪
基于主动特征选择的在线加权多实例目标跟踪孙百伟;陈秀宏;钱凯【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(32)11【摘要】为了解决自适应运动目标跟踪中常见的漂移现象，提出一种基于主动特征选择（AFS）的在线权重多实例运动目标跟踪算法，在原有多实例学习的框架中引入一种新的包概率模型———加权和模型，然后使用主动特征选取法来提取更高效的特征，以降低建立分类器模型的不确定性，并通过优化 Fisher 信息判别准则进行在线boosting 特征选取。
实验结果表明，该方法鲁棒性较好，可以有效解决漂移问题，并能实时地完成在线跟踪。
在此研究基础上将考虑更有效的光照不变特征。
%To solve the common problem of drifting phenomenon in adaptive object tracking,this paper proposed an online weighted multiple instance object tracking method via active feature selection.In the prime framework of multiple instance learning,it drew a new kind of bag probability model-weighted sum model,and then used an active feature selection approach to get more informative features to decrease the uncertainty of classification model.Otherwise,optimizing the Fisher informa-tion criterion to select features in an online boostingmethod.Experimental results show that this method is more robust,can effectively solve the drifting problem,and track the target real-time online.More effcient illumingtion invariant features will be considered based on this reserach.【总页数】5页(P3463-3466,3470)【作者】孙百伟;陈秀宏;钱凯【作者单位】江南大学数字媒体学院，江苏无锡 214122;江南大学数字媒体学院，江苏无锡 214122;江南大学数字媒体学院，江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于HOG及在线多实例学习的目标跟踪算法 [J], 刘华军;王玉坤2.基于HOG与多实例在线学习的目标跟踪算法 [J], 刘哲;陈恳;郑紫微3.在线特征选择和遮挡处理的目标跟踪 [J], 杨心力;杨恢先;冷爱莲4.在线特征选择的目标跟踪 [J], 杨恢先;杨心力;曾金芳;于洪5.结合 HOG-LBP 特征及多实例在线学习的随机蕨目标跟踪方法 [J], 吉培培;陈恳;刘哲;吴盈因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法
基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法侯建华;边群星;项俊【摘要】An online learned discriminative appearance models is designed for multi-object tracking (MOT) under the tracking by detection framework.Firstly, by low level association strategy, short yet reliable tracklets are generated among detection responses which are produced by a pre-trained detector.Then, the training samples are collected by using spatial-temporal constraints of target trajectory, and features are extracted for representation of the appearance model.We adopt online Adaboost algorithm to train the discriminative appearance model, by which the appearance similarity between tracklets can be calculated.Finally, the Hungarian algorithm is used via several iterations to obtain the complete trajectory for each target.Experiments are conducted quantitatively and qualitatively.The results show that the proposed method has improved the tracking accuracy, and has satisfactory performance in complex scene.%在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型,计算轨迹片之间的外观相似度;最后采用匈牙利算法,经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.对实验结果做了定量和定性分析,结果表明:所设计的算法提高了跟踪精度,在复杂场景下能够较好地完成多目标跟踪任务.【期刊名称】《中南民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】6页(P81-86)【关键词】多目标跟踪;轨迹片;外观模型;Adaboost算法【作者】侯建华;边群星;项俊【作者单位】中南民族大学电子信息工程学院,武汉 430074;中南民族大学电子信息工程学院,武汉 430074;中南民族大学电子信息工程学院,武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】TP391.41近十年来，随着目标检测技术快速发展，基于检测的跟踪方法[1-6]已成为当前多目标跟踪领域研究热点；该方法将多目标跟踪问题转化为数据关联问题，利用目标检测响应所包含的外观、运动、位置等信息设计关联模型，以此度量迹片间的连接概率(即相似度)，实现轨迹片最优关联.Huang等人[6]提出的多级关联是一种比较流行的方法，该方法先通过初级关联得到可靠而短小的轨迹片，再通过逐级关联方式，计算轨迹片间的连接概率，应用Hungarian算法[8]得到最优关联解，逐步将短小轨迹片关联为长的目标轨迹.但文献[6]使用基于颜色直方图的外观相似度，其外观模型简单，对位置相近、外观相似的易混淆目标区分性较差，在跟踪过程中容易产生目标轨迹间隙、及身份标识混淆.针对上述问题，本文提出了一种基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法：利用目标轨迹时空域约束条件，从短小轨迹片中采集训练样本，分别提取颜色及纹理特征；采用Adaboost在线学习算法[7]训练分类器，构建目标判别性外观模型，计算轨迹片之间的外观相似度；利用Hungarian算法[8]对轨迹片多次迭代关联，最终得到可靠的目标完整轨迹.实验结果表明在拥挤、遮挡频繁发生的背景复杂中，该算法可以较好地实现准确稳定的目标跟踪.为提高算法的有效性，采用滑动窗[5]处理模式，在每一个滑动窗内，从短小轨迹片中提取目标正负样本.1.1 短小轨迹片设R={ri}代表检测器输出的检测响应集，其中第i个响应为ri=(xi，yi，si，ti),(xi,yi)、si、ti分别表示目标的位置、大小、所在帧序号.定义相邻两帧间两个响应ri与rj的连接概率如下：其中Aappr(rj|ri)表示两个检测响应的外观亲密度模型(即连接概率).设第k帧、k+1帧分别有m、n个响应，按照(1)式构造m×n的连接概率矩阵P.采用文献[6]提出的双阈值关联策略，将相邻帧间的检测响应做保守关联，生成短小可靠的轨迹片(tracklet).双阈值策略如下：如果Pscore(rj|ri)大于门限θ1，并且比矩阵P的第i行、第j列中其他元素都大于门限θ2，则认为检测响应ri与rj是相互关联的，即属于同一目标.公式化描述为：其中θ1、θ2为关联阈值.实验证明，通过合理选择阈值(本文实验中双阈值分别选为θ1=0.82、θ2=0.18)，可得到可靠的短小轨迹片集合}.其中，k代表小轨迹片编号，上标L(Low level)代表保守初级关联.1.2 训练样本提取策略根据目标轨迹在时空域分布特性，从轨迹片集合中提取训练样本.目标轨迹的时空域约束条件如下：(1)同一条轨迹片的响应均属于同一目标；(2)时间重叠的两条轨迹片，其响应属于不同的目标(同一目标不可能同时属于两条运动轨迹).在样本采集前，本文先计算每个响应的可见率[9]，可见率越大则表明被遮挡的可能性越小；采集训练样本时优先考虑可见率较大的响应，以保证样本信息的完整性.训练样本由一对响应组成，来自同一条轨迹片的两个响应构成正样本，来自不同目标轨迹片的两个响应构成负样本.图1给出了训练样本采集示意图：(a)一个时间滑动窗口中的所有检测响应；(b)采用双阈值策略得到的短小轨迹片；(c)正样本生成；(d)负样本生成.例如，图中所有的检测响应都为同一目标，可以选择r1和r2作为正样本；和在时间上重叠，从中各选一个检测响应可作为负样本，如r2和r6.2.1 目标外观描述为了构建鲁棒的外观模型，采用颜色和纹理特征，提取标准的颜色直方图、HOG特征、协方差矩阵，分别描述目标外观的颜色、形状、纹理信息.(1)颜色直方图.采用RGB颜色空间，将每个通道设置为8Bins，将三个通道直方图串联起来，组成一个24维颜色直方图向量fRGB.(2)HOG特征.根据文献[10]，把目标区域划分为4个单元、每单元分8个方向统计，得到32维HOG特征向量fHOG.(3)纹理特征.采用基于协方差的纹理特征描述[11]，该方法对于图像纹理和目标分类有很好的性能.描述符C与协方差矩阵对应：其中，μ、n分别表示检测响应区域灰度均值、像素个数，zk表示第k个像素的一阶导和二阶导.综合以上三种特征，单个检测响应ri(即目标)的外观描述子表示为{fRGBi,fHOGi,Ci}；对于轨迹片选取可见率最大的前5个检测响应，将各自的三种特征串联，得到轨迹片外观描述子如下：其中上标l表示轨迹片的第l个检测响应索引，l=1,2, (5)2.2 特征表达首先考察检测响应ri、rj间的相似性向量.对于颜色直方图和HOG特征，采用欧式距离进行，表示为ρ(fRGBi,fRGBj)、ρ(fHOGi,fHOGj).对于纹理特征，采用文献[11]提出的相似性距离：其中λk(Ci,Cj)是广义特征值.检测响应ri、rj的相似性向量表示为：h(ri,rj)=[ρ(fRGBi,fRGBj),ρ(fHOGi,fHOGj), σ(Ci,Cj)].相应地，根据(6)式，定义轨迹片和的特征向量如下：为方便描述，以下将h(ri,rj)记为h(xi)，其中xi代表样本(即一对检测响应).样本特征向量构成的集合记为F={h(xi)}.本文采用Adaboost在线学习算法训练一个强分类器(即判别性外观模型)，利用该分类器计算任意两个目标轨迹片的外观相似性H(Ai,Aj).H(Ai,Aj)越大，表示轨迹片和属于同一目标的可能性就越大.Adaboost算法进行T轮迭代.在第t轮迭代中，输入为样本特征向量集F={h(xi)}，计算损失函数并使之最小化，得到该轮迭代对应的弱分类器hi(·)、加权系数αt，再对各样本权重做更新(加大错分样本的权重).通过T轮迭代最终得到强分类器如下：基于Adaboost算法的外观模型学习过程见算法1.其中，(xi,yi)为样本集第i个样本，yi∈{+1,-1)}，+1代表来自同一目标检测响应对组成的正样本，-1代表来自不同目标检测响应对组成的负样本；N为特征库F中特征的数量，T为选取的弱分类器个数，实验中T取40.算法1：外观模型学习1) Input：正样本集：S+=(xi,yi=1)，负样本集：S-=(xi,yi=-1)；2) 初始化样本权重；End forSet αt=αn*;ht=hn* .样本权重更新：wi=wi·exp[-αiyihi(xi)] 归一化wiEnd for4) 输出强分类器).此外，考虑到目标外观的变化，在每个时间滑动窗内重新获取新的样本，在线更新强分类器H(即外观判别性模型).综合以上三节内容，图2给出了一个时间滑动窗内的多目标跟踪算法框图.1)输入视频序列，检测器输出检测响应R={ri}，经初级关联得到可靠的短小轨迹片集合2)利用时空域约束条件，从T L集中生成训练样本，提取样本和轨迹片特征；3)训练样本送至Adaboost分类器，在线学习强分类器H，得到判别性外观模型；4)强分类器H计算两两轨迹片之间的相似性H(Ai,Aj)，利用Hungarian算法实现轨迹片关联；多次重复该步骤，得到该时间滑动窗内的目标轨迹.通过移动时间滑动窗，重复上述步骤，最终得到视频序列中多目标的完整轨迹T={Tk}.实验采用TUD数据库(包含TUD-Stadtmitte、TUD-Crossing两个视频序列)和PET2009数据库中的S2L1视频序列，跟踪目标为行人.采用文献[3,12]定义的标准来评估本文跟踪算法的性能，包含多个评估指标，如表1所示(“↑”表示其值越大、对应跟踪效果越好；“↓”表示其值越小、对应跟踪效果越好).为了保证算法评价的公平性，检测结果(即跟踪算法的输入)均来自文献[14,15]，其中TUD数据库采用DPM检测器，PET2009数据库采用HOG+SVM检测器.参与比较的算法包括文献[13,14]中的两种方法.表2、表3分别给出了在TUD数据库、PET2009数据库上的实验结果.实验中的3个视频序列均具有背景复杂、目标间频繁发生遮挡的特点.由表2、表3可知，本文算法在多个性能指标上都优于文献[13,14]算法，例如在FAF、Frag、IDS指标上，本文算法的优势明显.图3给出了本文算法在TUD-Stadtmitte上的跟踪效果图.其中第7024帧中目标4、5(图中向上箭头)并肩行走，在第7051帧目标6、7(图中向下箭头)相反方向朝目标4、5走来，被目标4、5严重遮挡，本文算法可处理此遮挡问题、实现对目标的正确跟踪；另外，4号目标从第7024帧到7068帧行走过程中，背景变化较大，本文算法也可以很好地克服.图4是本文算法在TUD-Crossing上的跟踪效果图.该视频序列中由车辆运动导致背景干扰严重.第38帧目标2、5、6、9至左向右行走(图中向上箭头)，其中目标5、9并肩行走，被从右往左迎面行走的目标8(图中向下箭头)依次遮挡，到第85帧遮挡结束；目标身份没有发生混淆(见第85帧5、6、9、8)，始终保持对目标的稳定跟踪.图5是本文算法在PET2009中S2L1视频序列上的跟踪效果图.摄像机由上向下拍摄，视频场景中目标之间身体形态和外观相似、相互遮挡，且场景中心存在路灯杆对行人的遮挡发生.在第104帧中目标1、7和10(图中向上箭头)之间发生严重遮挡，目标4和5肩并肩行走(图中向上箭头)；到137帧时目标1和7，4和5均被准确跟踪；在528帧到566帧中，目标28和29肩并肩行走、相互发生遮挡(图中向下箭头)，本文算法始终保持对其准确稳定的跟踪.图5表明本文算法对位置相近、外观相似的目标具有较好的鉴别能力.本文设计并实现了一种基于在线学习判别性外观模的多目标跟踪算法，该算法以时间滑动窗为基本关联单位，首先通过初级关联生成短小可靠的轨迹片；利用目标轨迹时空域约束条件从中提取训练样本及特征；采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型，计算轨迹片之间的外观相似度；最后采用匈牙利算法、经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.实验结果表明，针对复杂场景中的背景干扰、目标遮挡、位置相近、外观相似的易混淆目标等，该算法均具有较好的处理能力.然而，本文算法未考虑长时间多目标之间的遮挡，后期可以引入多个目标间的遮挡处理机制，进一步提高跟踪性能.【相关文献】[1] Yang B, Nevatia R.Multi-target tracking by online learning a CRF model of appearance and motion patterns [J].International Journal of Computer Vision, 2014, 2(107):203-217.[2] Yang B, Nevatia R.Online learned discriminative part-based appearance models for multi-human tracking [C]// ECCV.Proceedings of European Conference on Computer Vision.Firenze: ECCV, 2012:1-14.[3] Yang B，Nevatia R.Multi-target tracking by online learning of non-linear motion patterns and robust appearance models [C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.Washington D C: CVPR, 2012:1918-1925.[4] Yang B, Huang C, Nevatia R.Learning affinities and dependencies for multi-target tracking using a CRF model[C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.Piscataway: CVPR, 2011: 1233-1240.[5] 黄奇, 项俊, 侯建华,等.联合特征融合和判别性外观模型的多目标跟踪 [J].中国图象图形学报, 2015, 20 (9): 1188-1198.[6] Huang C, Wu B, Nevatia R.Robust object tracking by hierarchical association of detection responses [C]// ECCV.Proceedings of European Conference on Computer Vision.Marseille: ECCV, 2008: 788-801.[7] Schapire R E, Singer Y.Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions [J].Machine Learning, 1999, 37 (3):297-336.[8] Kuhn H W.The Hungarian method for the assignment problem [J].Naval Research Logistics Quarterly, 1955, 2(1):83-97.[9] Anton M, Stefan R, Konrad S.Stefan R, Konrad Schindler.Continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligence, 2014, 36(1):58-72.[10] Dalal N, Triggs B.Histograms of oriented gradients for human detection [C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.San Diego: CVPR, 2005: 886-893.[11] Tuzel O, Porikli F, Meer P.Region covariance: A fast descriptor for detection and classification [C]//ECCV.Proceedings of European Conference on Computer Vision.Graz: ECCV, 2006: 589-600.[12] Li Y, Huang C, Nevatia R.Learning to associate: HybridBoosted multi-target tracker for crowded scene [C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.Piscataway: CVPR, 2009:2953-2960.[13] Andriyenko A, Schindler K , Roth S.Discrete-continuous optimization for multi-target tracking [C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.WashingtonD C: CVPR, 2012:1926-1933.[14] Andriyenko A, Schindler K.Multi-target tracking by continuous energy minimization[C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.Piscataway: CVPR, 2011:1265-1272.[15] Yang B, Nevatia R.An online learned CRF model for multi-target tracking[C]// CVPR.Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition.Washington D C:CVPR, 2012:2034-2041.。
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摘
凯
（ 江南 大学 数 字媒 体 学院 ， 江 苏 无锡 ２ １ ４ １ ２ ２ ） 要 ：为 了解 决 自适应 运动 目标跟 踪 中常 见的 漂移现 象， 提 出一种基 于主 动特 征 选择 （ Ａ Ｆ Ｓ ） 的在 线权 重 多 实
例 运动 目 标 跟踪 算 法 ， 在 原有 多实例 学 习的框 架 中引入 一种 新 的 包概 率 模 型— —加 权 和模 型 ， 然后 使 用主 动 特
中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ５ ） １ １ ・ ３ ４ ６ ３ — ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ ・ ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ５ ． １ １ ． ０ ６ ２
征 选取 法 来提 取 更 高效 的特征 ， 以降低 建 立分类 器模 型 的 不确 定性 ， 并 通过 优 化 Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ 信 息 判 别 准则进 行 在 线
ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ 特 征 选取 。 实验 结 果表 明 ， 该方 法鲁棒 性较 好 ， 可以 有效 解 决 漂： 移 问题 ， 并 能 实时地 完成在 线 跟踪 。 在 此研 究基础 上将 考虑 更有 效 的光 照不 变特征 。 关 键词 ：费舍 尔信 息 ； 主动特 征 选择 ； 权 重 多 实例 学 习 ； 加 权和模 型 ； “ 漂移 ” 现 象 ；目标跟 踪
ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ，ｉ ｔ ｄ ｒ ｅ ｗ ａ ｎ ｅ ｗ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｂ ａ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｍｏ ｄ ｅ ｌ － ｗ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｓ ｕ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｓ ｅ ｄ ａ ｎ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｍｏ ｒ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ １ ．０ ｔ ｈ ｅ ｒ ｗ ｉ ｓ ｅ ．ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ — ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｒ ｉ ｔ ｅ ｒ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｓ ｅ ｌ ｅ ｅ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｈ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ．ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｒ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ．ａ ｎ ｄ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｒ ｅ ａ １ ． ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ． Ｍｏ ｒ ｅ ｅ ｆ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｌ ｌ ｕ ｍｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｎ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｗｉ ｌ ｌ ｂ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ａ ｃ ｈ ．
第３ ２卷 第 １ １期
２ ０ １ ５年 １ １月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ ｌ ｜ ３２ Ｎｏ． １１
ＮＯ Ｖ ．２ ０ １ ５
基 于主 动 特 征 选 择 的在 线 加 权 多 实 例 目标 跟 踪 米
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Ｓ ｕ ｎ Ｂ ａ ｉ ｗ ｅ ｉ ，Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｘ ｉ ｕ ｈ ｏ ｎ ｇ ，Ｑ ｉ ａ ｎ Ｋ ａ ｉ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＤ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｍｅ ｄ ｉ ａ， ｉａ ｆ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｗｕ ｘ ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｌ ｚ ２ １ ４ １ ２ ２， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍ ｍｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｄ ｒ ｉ ｔ ｆ ｉ ｎ ｇ ｐ ｈ ｅ ｎ ｏ ｍ ｅ ｎ ｏ ｎ ｉ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｖ ｉ ａ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｈ ｅ ｐ ｒ ｉ ｍｅ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ