关于TLD目标跟踪算法的问题
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发布时间：2022-04-20 22:55
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热心网友
时间：2023-05-02 13:15
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。
