Jarry的目标跟踪学习笔记一

目标跟踪是计算机视觉中的一个重要方向，已经由来已久，并且有着广泛的应用，如：视频监控，人机交互，无人驾驶等。在我的想象中，自己研究的内容就是，将来钢铁侠头盔里追踪敌人的那个程序。不过随着查阅资料，了解到再多一些之后，越发感觉这个领域其实很大很宽，举步维艰，勉励自己一点点地从基础的算法，一步一步地了解，打实基础之后，希望能对现在性能比较优秀的深度学习算法有所领悟。

刚开始看的是一篇综述，来自一篇发表在ICCV上的

Y.
Wu, J. Lim, and M.-H. Yang. Online object tracking: A benchmark. In CVPR, 2013.
(AUC)

这篇论文介绍了目标跟踪的历史面临的问题和发展前景等，当时看得不大懂，所以决定从很久之前的经典算法开始入手，这时就有人推荐了吴毅老师的论文，于是我也去阅读了一下：

Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object tracking: A benchmark
[C]// CVPR, 2013.

文章涉及的2012年之前的跟踪方法有很多，提炼了一些比较经典常用于做比较地方法，首先2012年以前的算法没有通用公认的数据集，在这论文里按照目标跟踪常出现的难点进行了分类（比如光照变化，尺度变化，运动模糊等），并且收集了2012年之前的开源的代码进行了实验，对比得出了几个比较优秀的算法，并且给出了将来发展的趋势。

我希望对比较优秀的跟踪算法从原理和代码上进行了解，这样肯定对以后深入学习有辅助。Struck跟踪算法：Structed
Output Tracking with Kernels (ICCV /2011年)

SCM跟踪算法：W. Zhong, H. Lu, and M.-H. Yang. Robust Object Tracking via
Sparsity-based Collaborative Model. In CVPR, 2012. ）

TLD：TLD目标跟踪算法是Tracking learning Detection算法的简称。这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek
Kalal提出。TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来，同时加入了学习(Learning)的过程，使得跟踪的效果更佳稳定、可靠。

LSK：B. Liu, J. Huang, L. Yang, and C. Kulikowsk. Robust Tracking
using Local Sparse Appearance Model and K-Selection. In CVPR, 2011.

ASLA：X. Jia, H. Lu, and M.-H. Yang. Visual
Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model. In CVPR, 2012.

突然发现了有大佬总结的算法论文整合：

https://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/79120004

不过我真是对用大写字母组合简称作为算法代表的方式有些不适，而且目标跟踪的算法也太多了，就很手忙脚乱。

由这篇文章引出的就是常用数据库：

经常说的两个数据库分别是OTB和VOT，OTB50和OTB100来自吴毅老师建立的数据库(50和100分别代表包含的视频数量)；VOT（visual object tracking）是一个每年举办的比赛。http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html

和http://www.votchallenge.net/

现在使用的基本上是OTB100和VOT2016，数据库已经下载好了。

OTB的数据库里格式都是一系列的照片，人工标注的点，比较容易使用。

VOT里数据格式也是一样的，感觉VOT的数据集比较全并且代表性比较好，自己感觉。

接下来从2012年之后的算法，相关滤波，深度学习。目前了解到的是，一些算法都是基于相关滤波算法（Correlation
Filters）的改进，比较优秀的算法有：

KCF：Kernelized Correlation Filters 核相关滤波

SAMF：基于KCF，特征是HOG+CN，多尺度方法是平移滤波器在多尺度缩放的图像块上进行目标检测，取响应最大的那个平移位置及所在尺度：

Li Y, Zhu J. A scale adaptive kernel
correlation filter tracker with feature integration [C]// ECCV, 2014.

DSST：KCF算法改进效果比较好的一个算法，尺度自适应。

Danelljan M, Häger G, Khan F, et al. Accurate scale estimation
for robust visual tracking [C]// BMVC, 2014.

假期前研究的就是这篇论文，评价很高，因为到2014年，目标跟踪领域还没有大量使用深度学习的时候，DSST这个相关滤波算法的变化版取得了非常不错的成绩。

我的解析附在另一页：

https://blog.csdn.net/qq_40972038/article/details/88090006

Danelljan M大佬的主页：

http://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/

最近几天，看的是mean shift算法，从一篇老论文里找到了可运行出的代码，正在学习。

到此，目前了解过的目标跟踪的算法，接下来一个阶段会学习那些经典算法：均值漂移，粒子滤波和kalman滤波，把他们实现并且完全理解。鉴于matlab和C++对于目标跟踪算法地重要性，这学期也要复习和强化两门语言地使用。第二学期，心态悄然地发生着改变，感觉这个领域真的是很大了，想学地很多，每天地时间有限，虽然这学期来了因为紧迫感，效率是高了一些，不过还是有种，老师说让我移山，我一看，哇喜马拉雅山，再一看手里的工具，10快包邮的儿童铲，无力感，希望自己多努力吧。

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