視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究綜述

單明媚 王華通 鄭浩嵐 林彬

摘 要：視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景。近年來，深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入使得目標(biāo)跟蹤算法的準(zhǔn)確性得到極大提升，但是當(dāng)目標(biāo)發(fā)生形變、尺度變化、被遮擋等情況時(shí)，容易導(dǎo)致跟蹤失敗。為了進(jìn)一步改進(jìn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，文中系統(tǒng)地梳理了現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，將其劃分為經(jīng)典的跟蹤算法、基于相關(guān)濾波的跟蹤算法和基于深度學(xué)習(xí)的算法，分別從算法的基本原理、算法性能等方面進(jìn)行詳細(xì)的闡述，并對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺;目標(biāo)跟蹤;最小均方誤差濾波器;深度學(xué)習(xí);均值漂移;卡爾曼濾波

中圖分類號(hào)：TP391;TN911-34文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）07-00-03

0 引 言

視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域最為熱門的技術(shù)之一，對(duì)視頻中目標(biāo)行為能夠進(jìn)行準(zhǔn)確地追蹤定位，而且隨著算法的不斷更新，目標(biāo)跟蹤理論也越來越完善，應(yīng)用的領(lǐng)域涉及智能視頻監(jiān)控、無人機(jī)偵察、智能駕駛等。簡(jiǎn)單來說，目標(biāo)跟蹤就是在第一幀時(shí)給出目標(biāo)的初始位置，利用跟蹤算法計(jì)算出后續(xù)每幀圖像中目標(biāo)的位置信息。理論上來說，目標(biāo)跟蹤能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤，但是在實(shí)際應(yīng)用中，由于光照、遮擋、尺度變化等因素，很容易導(dǎo)致目標(biāo)丟失。

通常，從構(gòu)建目標(biāo)模型的角度可將目標(biāo)跟蹤算法分為生成式方法和判別式方法。

生成式方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取以及模型構(gòu)建，在下一幀中找到與模型相似的區(qū)域即為目標(biāo)的預(yù)測(cè)區(qū)域。

判別式方法將跟蹤問題歸結(jié)于二分類問題，主要研究如何將目標(biāo)和背景區(qū)分出來。

比較兩種方法，判別式方法更能適應(yīng)背景變化等復(fù)雜問題。判別式方法近年來不斷被改進(jìn)，在技術(shù)方面有了極大的突破，研究人員不斷地從特征、尺度等方面改進(jìn)算法，使得目標(biāo)跟蹤更加適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境。

本文將從3個(gè)方面介紹目標(biāo)跟蹤的發(fā)展歷程，分別為經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法、基于相關(guān)濾波的跟蹤算法、基于深度學(xué)習(xí)的算法，最后對(duì)跟蹤領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

1 經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法

經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法主要包括均值漂移算法[1]、卡爾曼濾波算法[2]和粒子濾波算法[3]。基于均值漂移的跟蹤算法簡(jiǎn)單有效，對(duì)旋轉(zhuǎn)等問題有較好的魯棒性。均值漂移算法在目標(biāo)被遮擋時(shí)，對(duì)中心位置進(jìn)行分塊加權(quán)處理，有效地屏蔽了錯(cuò)誤位置信息對(duì)跟蹤結(jié)果的影響。均值漂移算法引入高斯核函數(shù)讓低維不可分?jǐn)?shù)據(jù)變成高維可分?jǐn)?shù)據(jù)，簡(jiǎn)化了計(jì)算，但是針對(duì)尺度變化等問題不能得到較好的跟蹤結(jié)果。

在基于概率推導(dǎo)的目標(biāo)跟蹤算法中，粒子濾波和卡爾曼濾波有效地解決了遞歸貝葉斯濾波概率在實(shí)際應(yīng)用中很難獲得最優(yōu)解的問題。當(dāng)貝葉斯濾波中存在線性時(shí)變函數(shù)，噪聲為高斯形式時(shí)，卡爾曼濾波對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)化處理，得到目標(biāo)最優(yōu)狀態(tài)估計(jì);當(dāng)噪聲不符合高斯分布時(shí)，粒子濾波采用序列蒙特卡羅的濾波方法得到目標(biāo)最優(yōu)位置分析。卡爾曼濾波和粒子濾波這兩種經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)模型能夠準(zhǔn)確地計(jì)算出視頻中目標(biāo)的預(yù)測(cè)區(qū)域，提高了目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確率。

2 基于相關(guān)濾波的跟蹤算法

相關(guān)濾波跟蹤算法實(shí)質(zhì)上是根據(jù)第一幀目標(biāo)樣本訓(xùn)練濾波器，利用濾波器搜索目標(biāo)所在的區(qū)域，根據(jù)響應(yīng)值判斷目標(biāo)位置，并且在跟蹤過程中不斷更新濾波器。相比于傳統(tǒng)的跟蹤算法，基于相關(guān)濾波的跟蹤算法利用快速傅里葉變換將濾波過程從時(shí)域轉(zhuǎn)到頻域進(jìn)行計(jì)算，極大地提高了跟蹤速度。

首次提出用于跟蹤算法的相關(guān)濾波器是由Bolme等提出的最小均方誤差濾波器（Minimum Output Sum of Squared Error，MOSSE）。MOSSE算法提取灰度特征[4]時(shí)，采用一種自適應(yīng)訓(xùn)練策略，以最大響應(yīng)值作為目標(biāo)中心。后續(xù)的相關(guān)濾波跟蹤算法在MOSSE算法的基礎(chǔ)上從特征表達(dá)、尺度自適應(yīng)、解決邊界效應(yīng)問題等方面進(jìn)行一系列的改進(jìn)。

2.1 特征改進(jìn)

Henriques等提出核相關(guān)濾波算法（Kernel Correlation Filter，KCF）。KCF將MOSSE中單通道的灰度特征拓展到了31維的方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征，提高了相關(guān)濾波跟蹤算法的魯棒性[5]。KCF算法引入核函數(shù)，利用循環(huán)矩陣特有的傅里葉空間對(duì)角化性質(zhì)來簡(jiǎn)化計(jì)算，從而提升了算法的執(zhí)行效率。顏色命名（Color Name，CN）算法是由Danelljan等提出，算法主要特點(diǎn)有：將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成CN顏色空間，降低光照、遮擋對(duì)顏色失真的影響程度[6];引入貝葉斯公式，區(qū)分前景與背景，大大降低了背景的干擾程度。Zhu等提出利用不同顏色的空間梯度來描述目標(biāo)，將RGB圖像轉(zhuǎn)變?yōu)轭伾臻g，隨后收集各通道的HOG特征，豐富了算法對(duì)目標(biāo)的特征表達(dá)能力[7]。在特征融合方面，Bertinetto 等提出在響應(yīng)階段把HOG特征和簡(jiǎn)單顏色直方圖兩種特征結(jié)合在一起，將濾波響應(yīng)圖和概率圖以一定的比例結(jié)合在一起，根據(jù)得分圖來定位目標(biāo)，兩種特征的結(jié)合使得該方法對(duì)光照、形變、運(yùn)動(dòng)模糊都具有很好的魯棒性[8]。

2.2 尺度自適應(yīng)算法

為了解決尺度變化問題，Danelljan等提出的判斷尺度空間跟蹤器（Discriminative Scale Space Tracker，DSST）在核相關(guān)濾波算法的基礎(chǔ)上引入了尺度估計(jì)[9]。DSST算法除了用于估計(jì)目標(biāo)中心的平移濾波器外，還單獨(dú)訓(xùn)練了一個(gè)一維的尺度濾波器，估計(jì)出目標(biāo)在當(dāng)前幀的位置中心后，在當(dāng)前位置處提取多個(gè)不同大小的圖像塊，并使用尺度濾波器進(jìn)行尺度估計(jì)，以最大響應(yīng)對(duì)應(yīng)的尺度作為最優(yōu)尺度。DSST算法不僅對(duì)尺度的處理方式快速有效，而且尺度模塊還可以遷移到任意算法中。

Li等提出一種具有特征集成的尺度自適應(yīng)核相關(guān)濾波跟蹤器[10]，主要的特點(diǎn)有：將單一的特征擴(kuò)展為多特征，即融合了灰度、CN和HOG特征，算法性能有很明顯的提高;引入尺度池的方法，在比較階段對(duì)候選區(qū)域的目標(biāo)分別做7個(gè)尺度的估計(jì)，與上一幀進(jìn)行比較，最大響應(yīng)值對(duì)應(yīng)的尺度因子作為當(dāng)前幀目標(biāo)的尺度，實(shí)現(xiàn)尺度自適應(yīng)。Huang等人提出將目標(biāo)檢測(cè)算法和KCF算法結(jié)合在一起的算法[11]。KCF算法負(fù)責(zé)目標(biāo)位置的初步估計(jì)，使用邊緣框在目標(biāo)附近搜索，進(jìn)行搜索后會(huì)產(chǎn)生候選區(qū)域，對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè)選取最終目標(biāo)位置。

Li等提出積分邊界和中心相關(guān)濾波器跟蹤算法（Integrating Boundary and Center Correlation Filters，IBCCF），該算法采用二維濾波器和一維邊界濾波器相結(jié)合的框架來解決尺度的問題[12]。主要思路是利用中心和4個(gè)邊界的近正交性，將近正交性正則化加入到損失函數(shù)中進(jìn)行求解。在進(jìn)行參數(shù)更新時(shí)，先利用奇異值分解得到一個(gè)參數(shù)的近似解，然后更新其他參數(shù)，最終獲得解決方案。IBCCF算法有效地解決了尺度變化問題，但是計(jì)算冗余，極大地影響了跟蹤速度。

2.3 處理邊界效應(yīng)問題

為了解決邊界效應(yīng)問題，較早的解決方法是由Danelljan等提出的空間約束相關(guān)濾波器（Spatially Regularized Correlation Filter，SRDCF）[13]。相比于KCF等算法，SRDCF算法加大了搜索區(qū)域，采用空域正則化對(duì)濾波器邊界函數(shù)加大權(quán)重約束，并進(jìn)行迭代優(yōu)化，分類器能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行追蹤。Kiani等提出有限邊界的相關(guān)濾波器算法（Correlation Filters with Limited Boundaries，CFLB），該算法采用單通道灰度特征，速度較快，但是算法性能并不理想[14]。在CFLB算法中使用了較大的檢測(cè)圖像和作用域較小的濾波器，同時(shí)循環(huán)移位樣本左乘掩模矩陣，掩模矩陣是在原循環(huán)移位樣本大圖像塊中裁剪出小圖像塊，使得總體循環(huán)移位樣本減少，真實(shí)樣本增多。

除此之外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，研究者們開始將深度特征與相關(guān)濾波算法進(jìn)行結(jié)合，進(jìn)一步提高了相關(guān)濾波跟蹤算法的跟蹤性能。

3 基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法

近年來，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得了極大的成功。基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法主要分為兩類：一類是結(jié)合深度特征和相關(guān)濾波設(shè)計(jì)跟蹤算法;另一類是基于深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行端到端的跟蹤。

3.1 深度特征結(jié)合相關(guān)濾波

Ma等提出的HCF算法使用VGGNet-19作為特征提取器，對(duì)輸入的圖像提取多層卷積特征分別訓(xùn)練相關(guān)濾波器，在判別階段將經(jīng)過3個(gè)相關(guān)濾波得到的響應(yīng)圖進(jìn)行加權(quán)，得到最終的響應(yīng)圖，并通過最大響應(yīng)定位目標(biāo)中心[15]。VGGNet-19不同層次輸出的特征分別具有不同的特點(diǎn)。HCF針對(duì)VGGNet-19的各層特征的特點(diǎn)，由粗粒度到細(xì)粒度，最終準(zhǔn)確定位目標(biāo)的中心點(diǎn)，以一種簡(jiǎn)潔的方式將卷積特征與相關(guān)濾波有效地結(jié)合了起來。

Danelljian等在SRDCF的基礎(chǔ)上加入深度特征，雖然提高了算法性能，但由于深度特征的提取速度較慢，導(dǎo)致算法的實(shí)時(shí)性較差[16]。連續(xù)域卷積相關(guān)濾波跟蹤算法（Continuous Convolution Operators for visual Tracking，C-COT）[17]在連續(xù)空間域中學(xué)習(xí)濾波器模型，該算法允許多分辨率特征圖的自然整合，對(duì)子像素能夠進(jìn)行更精確的定位。Danelljan等對(duì)C-COT算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出高效卷積操作（Efficient Convolution Operators，ECO）提高C-COT算法的跟蹤速

度[18]。ECO算法實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的人工特征和卷積特征的融合，從特征維度、樣本、模板更新等方面去除冗余操作。具體來說，ECO算法采用了間隔多幀進(jìn)行一次更新的策略，進(jìn)一步提高了算法的效率;使用主成分分析方法，對(duì)所融合的卷積特征、HOG特征及CN特征進(jìn)行大幅的降維，極大地提高了算法的執(zhí)行效率;采用高斯混合模型既可以保持訓(xùn)練集的有效性，又可以防止訓(xùn)練集的不斷擴(kuò)大。

3.2 端到端的深度網(wǎng)絡(luò)跟蹤

不同于深度特征結(jié)合相關(guān)濾波的算法，Nam等提出一種新思路，訓(xùn)練了一個(gè)多域?qū)W習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（Multi-Domain Network，MDNet），端到端地解決跟蹤問題[19]。MDNet算法中使用大量跟蹤視頻對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以獲得通用的目標(biāo)表示。網(wǎng)絡(luò)由共享層和多分支的特定域?qū)咏M成，其中，域?qū)?yīng)于獨(dú)立的訓(xùn)練等級(jí)，并且每個(gè)分支負(fù)責(zé)一個(gè)二分類去識(shí)別每個(gè)域中的目標(biāo)，算法針對(duì)每個(gè)域迭代的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來獲得共享層中的通用目標(biāo)表示。當(dāng)跟蹤一個(gè)新的視頻序列中的目標(biāo)時(shí)，MDNet算法更新特定域?qū)樱Y(jié)合預(yù)訓(xùn)練的共享層組成新的端到端網(wǎng)絡(luò)，回歸目標(biāo)框的位置。與現(xiàn)有跟蹤基準(zhǔn)中的最新方法相比，所提出的算法表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。

4 結(jié) 語

視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法發(fā)展至今，在特征表達(dá)、處理尺度變化、解決遮擋問題等方面都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，顯著提升了算法的跟蹤精度和跟蹤速度。目前，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域存在的主要問題：

（1）如何提升深度特征結(jié)合相關(guān)濾波算法的跟蹤速度;

（2）如何訓(xùn)練出更適合于目標(biāo)跟蹤問題的端到端模型。

可以預(yù)見的是，相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合仍會(huì)是領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)，未來如何充分發(fā)揮其各自優(yōu)勢(shì)，從而進(jìn)一步提高跟蹤性能，值得期待。

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