跟踪算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了跟踪算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基本上当前排名前几的跟踪算法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

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。


MIL,SCM,DCF,KCF,l1APG   http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf
 

benchmark 2015版:Visual Tracker Benchmark

 

以上是关于跟踪算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

目标跟踪检测算法(四)——多目标扩展

KCF目标跟踪算法

无人驾驶(三)行人跟踪算法

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挑战目标跟踪算法极限,SiamRPN系列算法解读

BOC同步跟踪BOC信号跟踪算法的MATLAB仿真