TLD目标跟踪算法.pptx
TLD跟踪算法图文流程
计算与输入的bounding box 的重叠度并且将本位置和本 尺度的扫描窗口存入grid中
（2）计算输入帧的积分图像并且给各个变量分配空间，其中 grid.size()是第一步中产生的所有的扫描窗口的个数。 计算积分图像需要用到iisum.create()与iisqsum.create()两个函数。 （3）初始化样本产生器generator并且通过计算扫描窗口与 bounding box的重叠度得到最初始的分类good boxes与bad boxes。 generator的作用此时被定义为仿射变换，仿射变换即线性变换+平 移。 getOverlappingBoxes函数功能：根据输入的bounding box在整帧图 像中寻找与该box最相似的num_closest_init个扫描窗口，然后把这 些窗口归入good_boxes中，同时把重叠度小于0.2的窗口归入 bad_boxes中。 （4）初始化分类器
按步长移动扫描窗口，进而遍历整个视频帧
bbox.y = y;
bbox.width = width; bbox.height = height; bbox.overlap = bbOverlap(bbox,BoundingBox(box));
bbox.sidx = sc;
grid.push_back(bbox); } } sc++; } }
{ const float SHIFT = 0.1; const float SCALES[] = {0.16151,0.19381,0.23257,0.27908,0.33490,0.40188,0.48225, 0.57870,0.69444,0.83333,1,1.20000,1.44000,1.72800, 2.07360,2.48832,2.98598,3.58318,4.29982,5.15978,6.19174}; int width, height, min_bb_side; BoundingBox bbox; Size scale; int sc=0; for (int s=0;s<21;s++) { width = round(box.width*SCALES[s]); height = round(box.height*SCALES[s]); min_bb_side = min(height,width);
TLD目标跟踪算法
TLD目标跟踪算法一、算法的背景TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。
该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。
同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。
对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。
但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。
传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。
但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。
该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。
即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。
这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。
换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。
考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。
简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。
一种改进的TLD目标跟踪算法
摇264
燕山大学学报
2019
种鲁棒性较强的单一目标跟踪算法。 该算法先将视频输入到并行工作的跟踪和检
测模块中,实 现 对 目 标 的 跟 踪 与 检 测; 其 次, 学 习 模块根据跟踪模块的结果对检测模块的样本进行 评估,并根据评估结果生成训练样本对检测模块 的目标模型和跟踪模块的“ 关键特征点冶 进行更 新,并及时反馈给并行检测模块和跟踪模块;最后 通过综合模块的信息整合,得到目标实时状态,以 实现持续跟踪,算法流程如图 1 所示。
产生跟踪窗口漂移的现象,因此需引入其它约束 条件,本文思路是将图像金字塔分层与 L鄄K 光流 法相结合,其原理如图 3 所示。
图 1摇 TLD 算法流程图 Fig. 1摇 TLD algorithm flow chart
2摇 改进的 TLD 目标跟踪算法
TLD 是面向任意运动目标开发的一个长期跟 踪系统,且在实际跟踪中有着较好的鲁棒性。 但 由于 TLD 目标跟踪算法存在对光线变化敏感导致 目标漂移、目标旋转致使跟踪失败以及实时性较 差等问题。 因此在本节中提出了一种改进 TLD 目 标跟踪的算法。
基于 ORB 算法的优良性能,并且为了增加算 法的实际应用,本文对原始 TLD 目标跟踪进行两 点改进:首先,在搭建图像金字塔光流法跟踪模型 基础[12] 上,利用 ORB 算法对原算法进行优化,将 检测出的目标关键离散特征点代替原始算法网格 中待跟踪目标规则特征点,以减少匹配特征点的 数量;其次,利用 Kalman 滤波器对丢失或被遮挡 的目标位置预测,进而对预测结果进行跟踪,缩小 TLD 算法的检测区域。
1摇 TLD 算法原理
TLD 算法[3,13] 是 Kalal Z 在 2011 年提出的一
摇 摇 基金资助项目( F2011203117)
TLD算法原理及应用实例
2.3 P-N学习
• P-N学习的主要思想就是检测器的错误能够被 两种类型的约束标识出。 • P-expert的作用是发现目标的新的外观（形 变），并以此来增加正样本的数量，从而使得 检测模块更具鲁棒性。 • N-expert的作用是生成负的训练样本。N-expert 的前提假设是：（被跟踪的）前景目标仅可能 出现在视频帧中的一个位置，因此，如果前景 目标的位置时确定的，那么其周围必然是负样 本。
1 TLD概述
TLD可以解决的问题：
极其复杂的视频，比如跟踪失败的情况经常发 生的视频，目标经常丢失的视频 如果前后的视频帧中没有包含很相关的信息， 比如说目标物体发生了严重形变，检测器的效 果也从不会被弱化 实时运作
1 TLD概述
tra jec tor y
学习 （Learning）
2.3 P-N LEARNING
• 这一部分介绍TLD算法的学习模块，学习模块（learning）通过对视频 的在线处理来提升检测器（detector ）的性能。在每一帧里，我们希 望评估当前的检测器，发现它产生的错误（identify its errors），不断 更新检测器以避免将来它再次犯错。PN学习的关键思想是检测器产生 的错误结果可以被“P专家”和“N专家”发现和识别。P专家识别假 的负样本，N专家识别假的正样本。当然P专家和N专家本身也会犯错。 然而，P专家和N专家是相互独立的，它们可以相互弥补对方发生的错 误。P专家发生的错误，N专家纠正，反之亦然。
s ion ect det
fra gm ent s
of
n ini tra gd ata
跟踪 （Tracking）
re-initialization
检测 （Detection）
TLD目标跟踪算法
TLD目标跟踪算法TLD（Track Learning Detection）是一种目标跟踪算法，它结合了目标跟踪和目标检测的方法，能够在复杂环境中跟踪目标并检测目标的丢失。
TLD算法的核心思想是结合在线学习和离线学习的方法，通过检测器（detector）来检测目标，并通过跟踪器（tracker）来跟踪目标。
在在线学习阶段，检测器会进行训练，学习目标的外观特征和形状信息。
而在跟踪阶段，跟踪器会根据检测器的输出来进行目标的跟踪，同时根据跟踪结果反馈给检测器，进行修正。
TLD算法的具体步骤如下：1. 首先，通过一个强分类器进行目标检测。
这个强分类器使用了Haar特征和Adaboost算法进行训练，能够在图像中快速定位目标。
2.检测到目标后，根据目标的位置和尺度信息，将目标裁剪出来作为正样本，并提取其外观特征，包括颜色、纹理等。
3.同时，从目标附近随机选择一些负样本，并提取其外观特征。
这些负样本一般是与目标外观相似的背景区域。
4. 然后，使用一个在线集成学习器（Online Ensemble Learning）来学习目标的外观特征。
这个学习器使用了随机决策的方法，通过多个弱分类器的投票来进行目标的分类。
5.在跟踪阶段，通过跟踪器来进行目标的跟踪。
跟踪器使用了一个模板，通过计算目标与模板的相似度来判断目标的位置。
6.如果跟踪器发生目标丢失，即目标与模板的相似度低于一个阈值，那么就需要重新进行目标检测。
7.在进行目标检测时，使用之前训练得到的检测器，来对图像进行目标检测。
同时，根据跟踪器的输出结果，对检测器进行修正，从而提高检测的准确率。
TLD算法的优点是能够在复杂环境中进行目标跟踪，并且能够适应目标的外观变化。
它通过结合目标检测和目标跟踪的方法，能够在目标丢失时及时进行目标检测，从而提高了跟踪的准确率和稳定性。
然而，TLD算法也有一些缺点。
首先，由于在跟踪阶段是基于目标检测结果来进行跟踪的，所以在目标遮挡或者快速移动时容易出现跟踪失败。
TLD目标跟踪算法
P-N学习公式化
x是特征空间X的一个样本，y是标签空间Y的其中一个标签， Y={-1,1}。在一组例子里，X被称为未被标记的样本集合，Y称为 标签集合。L={(x,y)}称为被标记集合。
P-N学习的输入是一个标记集合Ll和一个未标记集合Xu
P-N学习的任务就是学习训练得到这样一个分类器 f：X—>Y 根据已标注的数据集Ll来自引导地把未标记样本Xu变为标记样本。
Tracking-Learning-Detection
目标跟踪算法
目录
• TLD算法简介 • TLD框架结构 • P-N Learning • TLD算法实现
目录
• TLD算法简介 • TLD框架结构 • P-N Learning • TLD算法实现
TLD算法简介
TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一 个捷克籍博士生Zdenek Kalal在2012年7月提出的一种新的单 目标长时间跟踪算法。
方差
E p2 E2 p
• Ensemble Classifier（集成分类器）
经过图像片方差检测之后未被去除的图相框进入集成分类器。集成分类器 又可以分成n个基本的分类器。每个基本的分类器i进行像素的比较，产生一 串2进制的代码x，这串2进制代码指向一个后验概率Pi(y|x) y属于{0,1}，所 有基本分类器产生的后验概率会被平均，集成分类器就把平均后验概率大于 50%的图相框认为是包含目标的图相框。
基于tld的三维单目标跟踪算法
型的研究ꎮ ＬＵＣＡＳ 等 [１] 提出的改进光流算法ꎬ通过求
收稿日期:２０１９￣０３￣１８ 修回日期:２０１９￣０４￣２２
基金项目:国家自然科学基金(６１６７３２６５)
作者简介:赵 斌(１９７８ —) ꎬ男ꎬ新疆沙湾人ꎬ硕士ꎬ工程师ꎬ研究方
向为飞行器ꎮ
目标跟踪ꎬ使用相关滤波器在灰度特征上进行计算ꎬ输
型ꎬ建立了目标跟踪的判别式模型ꎮ ＡＶＩＤＡＮ 等 [３] 首
目标跟踪ꎬ对光流跟踪中的偏移量进行分类ꎬ用于区分
场景进行ꎮ 早期的目标跟踪工作主要是基于生成式模
背景与目标ꎻ而 ＢＯＬＭＥ 等 [４] 则将相关滤波方法引入
解运动目标的光流来进行目标跟踪ꎻＣＯＭＡＮＩＣＩＵ 等 [２]
出目标分布热度图ꎬ将热度图中像素值高的区域作为
第 ２７ 卷 第 ２ 期
电 光 与 控 制
２０２０ 年 ２ 月
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｏｐｔｉｃｓ ＆ Ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｖｏｌ. ２７ Ｎｏ. ２
Ｆｅｂ. ２０２０
引用格式:赵斌ꎬ王江卓ꎬ李建勋. 基于 ＴＬＤ 的三维单目标跟踪算法[ Ｊ] . 电光与控制ꎬ２０２０ꎬ２７(２) :２２￣２８. ＺＨＡＯ Ｂ ＷＡＮＧ Ｊ Ｚ ＬＩ Ｊ Ｘ. Ａ ３Ｄ ｓｉｎ￣
ｇｌｅ￣ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＴＬＤ[ Ｊ] . Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｏｐｔｉｃｓ ＆ Ｃｏｎｔｒｏｌ ２０２０ ２７(２) :２２￣２８.
基于 ＴＬＤ 的三维单目标跟踪算法
赵 斌１ ꎬ 王江卓２ ꎬ 李建勋２
(１. 空装项目管理中心ꎬ北京 １００８４３ꎻ ２. 上海交通大学自动化系ꎬ上海 ２００２４０)
这类算法主要利用了目标本身自带的外观信息建立模
TLD视觉目标跟踪框架理论与实践视频课程课件PPT模板
2-6Detection：Introduction检 测部分：简介
第2章tld框架
1 2 3 4 5 6
2-1TLDIntroductionTLD框 架概述
2-3Tracking:ErrorMeasure 跟踪部分：误差度量
2-5Tracking：Summary 跟踪部分：内容总结
202x
感谢聆听
第2章tld框架
2-7detection： slidingwindow检测部分：滑
动窗口
28detection:cascadeintroduc
检测部分：cascade模型概述
2-9detection:variancefilter检测 部分：cascade模型第一层，方差过滤。
2-10detection:ensembleclassif 检测部分：cascade模型第二层，集成
分类。
2-11detection： templatematchin
2-12detection： cascadeinitiali检测部分：
cascade模型初始化。
第2章tld框架
01
2-13detection：postprocessing检测部分：后处理。
02
2-14detection：summary检测部分：总结。
03
2-15learning:introduction学习部分：简介。
04
2-16learning:fusion&validation学习部分：跟踪与检测结 果的融合与检验。
05
2-17learning:sampleselection学习部分：用于在线更新的 训练样本初略选择。
TLD目标跟踪算法
Zdenek Kalal
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Tracking-Learning-Detection,” Pattern Analysis and Machine Intelligence 2011.
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Face-TLD: Tracking-Learning-Detection Applied to Faces,”International Conference on Image Processing, 2010.
正样本，并将其添加到正样本集中； • N专家（N-expert）
改正误检（false positive，负样本被误分为正样本）的 正样本，并将其添加到正样本集中。
P-N学习的主要思想：检测器的错误能够被两种类型的专家（Pexperts和N-experts）标识出。P-experts仅识别错误的负样本， N-experts仅识别错误的正样本。
• Z. Kalal, J. Matas, and K. Mikolajczyk, “P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010.
方框由它的位置和尺度来决定，有固定的长宽比。两个方框 的空间相似度由重叠度来量化，定义为两个方框交集与并集之比。
(2)目标的外观用图像片p来表示，每一个图像片都是从跟踪 框内部采样得到的，并被重采样到一个归一化的分辨率（15*15 像素）。两个图相框pi,pj的相似度：
基于改进的TLD目标跟踪算法
————————————————————————————————————————————————基于改进的TLD目标跟踪算法作者胡欣，高佳丽机构长安大学电子与控制工程学院DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.0353基金项目国家自然科学基金青年基金资助项目（61701044）预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第11期摘要针对传统跟踪—学习—检测(tracking-learning-detecting，TLD）目标跟踪算法由于检测模块扫描大量子窗口而导致检测时间过长，并且在跟踪过程中当目标发生严重遮挡、形变时，TLD算法会出现跟踪失败的问题进行了研究，提出改进TLD目标跟踪算法。
改进算法在检测模块前加入ViBe模型预估前景目标，极大地缩小了检测区域。
追踪模块用SIFT特征匹配算法来代替原算法中的光流法，准确跟踪目标避免发生跟踪漂移，减少了计算的复杂度，提高了算法适应环境的能力。
实验表明，改进后的TLD算法运行速度得到提升，并且当目标出现严重遮挡、光照强度剧烈变化时的跟踪精度也得到了很好的改善。
关键词TLD算法；ViBe算法；SIFT特征匹配算法；跟踪漂移作者简介胡欣（1975-）女，副教授，博士，主要研究方向为数字图像处理（791930739@）；高佳丽（1994-），女，陕西咸阳人，硕士研究生，主要研究方向为数字图像处理．中图分类号TP391.4访问地址/article/02-2019-11-074.html投稿日期2018年5月6日修回日期2018年6月21日发布日期2018年9月12日引用格式胡欣, 高佳丽. 基于改进的TLD目标跟踪算法[J/OL]. 2019, 36(11). [2018-09-12]./article/02-2019-11-074.html.第36卷第11期 计算机应用研究V ol. 36 No. 11 优先出版Application Research of ComputersOnline Publication——————————收稿日期：2018-05-06；修回日期：2018-06-21 基金项目：国家自然科学基金青年基金资助项目（61701044）作者简介：胡欣（1975-）女，副教授，博士，主要研究方向为数字图像处理（791930739@ ）；高佳丽（1994-），女，陕西咸阳人，硕士研究生，主要研究方向为数字图像处理．基于改进的TLD 目标跟踪算法 *胡 欣，高佳丽(长安大学 电子与控制工程学院, 西安 710064)摘 要：针对传统跟踪—学习—检测(tracking-learning-detecting ，TLD ）目标跟踪算法由于检测模块扫描大量子窗口而导致检测时间过长，并且在跟踪过程中当目标发生严重遮挡、形变时，TLD 算法会出现跟踪失败的问题进行了研究，提出改进TLD 目标跟踪算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
改正误检（false positive，负样本被误分为正样本）的 正样本，并将其添加到正样本集中。
P-N学习的主要思想：检测器的错误能够被两种类型的专家（Pexperts和N-experts）标识出。P-experts仅识别错误的负样本， N-experts仅识别错误的正样本。
假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习 到的目标模型，对每一帧图片进行全局搜索以定位目标可能出 现的区域。 • 学习模块
根据跟踪模块的结果对检测模块的错误进行评估，并根据评 估结果生成训练样本，对检测模块的目标模型及相关参数进行 更新。 • 检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。
主要内容
一、TLD算法简介 二、TLD框架结构 三、P-N 学习 四、TLD算法实现
三、P-N学习
P-N 学习：TLD的学习模块，是一种半监督的机器学习算法， 目的是在线更新检测器，提高检测器的性能。它针对检测器 对样本分类时产生的两种错误提供了两种“专家”进行纠正：
• P专家（P-expert） 检出漏检（false negative，正样本被误分为负样本）的
P-N experts 的设计：
a）中展示了覆盖有扫描窗格的三帧图片，每个方框定义一个图像片，图b)和c) 中的红点表示正样本标签。 b）中待检测目标在一个视频帧中可能同时出现在好几个区域，并且待检测目 标在相邻视频帧之间的运动没有连续性。 c）中每个视频帧中，目标只可能出现在一个区域，并且，相邻视频帧之间检 测到的目标区域是连续的，构成了一个目标的运动轨迹。这种性质，我们称 之为“结构性”。
作者相关文章：
Zdenek Kalal
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Tracking-Learning-Detection,” Pattern Analysis and Machine Intelligence 2011.
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Face-TLD: Tracking-Learning-Detection Applied to Faces,”International Conference on Image Processing, 2010.
Tracking-Learning-Detection
目标跟踪算法
主要内容
一、TLD算法简介 二、TLD框架结构 三、P-N 学习 四、TLD算法实现
一、TLD算法简介
TLD(Tracking-Learning-Detection) 是 英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新 的单目标长时间（long term tracking）跟 踪算法。
• Z. Kalal, J. Matas, and K. Mikolajczyk, “P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010.
• Z. Kalal, J. Matas, and K. Mikolajczyk, “P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010.
主要内容
一、TLD算法简介 二、TLD框架结构 三、P-N 学习 四、TLD算法实现
二、TLD框架结构
TLD算法框架主要由三部分组成：跟踪模块、检测模块、 学习模块。
TLD架构结构图
二、TLD框架结构
TLD算法运行机制：
• 跟踪模块 假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是
可见的，以此来估计目标的运动。如果目标在相机视野中消失， 将造成跟踪失败。 • 检测模块
P-N专家的关键就是找到这种结构性的数据，从而来判别 检测模块所产生的错误标签。
P-N experts 的设计：
P-experts寻找视频序列中的时域上的结构性特征，并且假设目 标是沿着轨迹线移动的。P-experts记录目标在上一帧中的位置， 并根据帧与帧之间的跟踪算法来预测目标在当前帧中的位置。如果 检测模块将目标在当前帧中的位置标记为负标签，那么P-experts 就产生一个正样本。
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures,” International Conference on Pattern Recognition, 2010, pp. 23-26.
一、TLD算法简介
长时间跟踪的一个关键的问题：
目标重新出现
重新检测
重新跟踪
：形变、光照变化、尺度变化、遮挡、消失等情况
TLD与传统跟踪算法的显著区别：
• 将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合，来解决被 跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡、消失 等问题。
• 同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新检测模块 的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、 鲁棒、可靠。
P-N学习包含四个部分：
1.待学习的分类器
2.已标注的 训练集
3.从训练样本集训 练分类器的方法
P-N学习结构图
4.学习过程中产生 正、负样本的函数
三、P-N学习
• P-N学习的公式化（略） • P-N学习的稳定性证明（略） • P-N学习的仿真验证（略）
详细内容请参考：
• Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Tracking-Learning-Detection,” Pattern Analysis and Machine Intelligence 2011.