本篇以单目标跟踪的基本流程为基础引出常见挑战与一般解决思路

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前言

本篇以单目标跟踪的基本流程为基础引出常见挑战与一般解决思路。

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一、单目标跟踪的基本流程

 输入初始帧（第一帧）并初始化目标框（第一个图中的红框（从左往右）），在下一帧中产生众多候选框（产生有可能的目标框），提取这些候选框的特征（特征提取），然后对这些候选框评分（计算候选框的置信分数），最后在这些评分中找一个得分最高的候选框作为预测的目标（max{置信分数}），或者对多个预测值进行融合（Ensemble）得到更优的预测目标。根据如上的框架，将目标跟踪划分为五项主要的研究内容：

1.运动模型（Motion Model）：

如何生成众多有效的候选框，生成候选样本的速度与质量直接决定了跟踪系统表现的优劣。

生成候选框的方法主要有以下几种：

1. 基于运动预测的方法：根据目标上一帧的位置、运动方向和速度等信息，预测下一帧目标的位置，然后在预测位置周围生成候选框。

2. 基于外观模型的方法：根据目标的外观模型，通过图像分割、图像匹配等技术，在图像中找到与目标模型相似的区域，然后在这些区域生成候选框。

3. 基于密度聚类的方法：将图像分成若干个小区域，通过密度聚类的方法找到目标所在的区域，并在该区域内生成候选框。

4. 基于深度学习的方法：将图像输入卷积神经网络，通过网络学习到目标的特征表示，然后在图像中搜索与目标特征相似的区域，并在这些区域生成候选框。

以上方法可以单独使用，也可以结合使用，生成更准确的候选框。无论使用哪种方法，候选框的质量对目标跟踪的准确性影响非常大，因此生成候选框的方法需要针对具体应用场景进行选择和优化。

2.特征提取（Feature Extractor）:

利用何种特征表示目标，鉴别性的特征表示是目标跟踪的关键之一。根据目标的情况选择不同的特征表示，常用的特征被分为两种类型：手工设计的特征（Hand-crafted feature）和深度特征（Deep feature）。常用的手工设计的特征有灰度特征（Gray），方向梯度直方图（HOG），哈尔特征（Haar-like），尺度不变特征（SIFT）等。与人为设计的特征不同，深度特征是通过大量的训练样本学习出来的特征，它比手工设计的特征更具有鉴别性。因此，利用深度特征的跟踪方法通常很轻松就能获得一个不错的效果。

3.观测模型（Observation Model）:

为候选框打分（置信分数），大多数的跟踪方法主要集中在这一块的设计上。为候选框打分根据不同的思路，观测模型可分为两类：生成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。1）生成式模型通常寻找与目标模板最相似的候选作为跟踪结果，这一过程可以视为模板匹配。常用的理论方法包括：子空间，稀疏表示，字典学习等。2）而判别式模型通过训练一个分类器去区分目标与背景，选择置信度最高的候选样本作为预测结果。判别式方法已经成为目标跟踪中的主流方法，因为有大量的机器学习方法可以利用。常用的理论方法包括：逻辑回归，岭回归，支持向量机，多示例学习，相关滤波等。

4.模型更新（Model Update）:

更新观测模型使其适应目标的变化，防止跟踪过程发生漂移。模型更新没有一个统一的标准，通常认为目标的表观连续变化，所以常常会每一帧都更新一次模型。但也有人认为目标过去的表观对跟踪很重要，连续更新可能会丢失过去的表观信息，引入过多的噪音，因此利用长短期更新相结合的方式来解决这一问题。

5.集成方法（Ensemble Method）:

集成方法有利于提高模型的预测精度，也常常被视为一种提高跟踪准确率的有效手段。可以把集成方法笼统的划分为两类：在多个预测结果中选一个最好的，或是利用所有的预测加权平均。

二、挑战

目标跟踪的常见基本流程依赖于视频序列中跟踪目标的连贯性特征变化和前背景的明显区别，所以带来了以下挑战：

1.目标消失（Target Disappears）

目标消失时视频目标跟踪中最具挑战性的问题之一，主要包括在某段时间内目标被其他物体遮挡或移除相机视野范围，影响此类问题的因素主要包括遮挡范围和遮挡时间。

1.1 目标移除视野的常见方法为引入一个检测器（TLD算法提出跟踪和检测是可以互相促进的），用于在跟踪失败时的补充，跟踪为检测器提供正样本，检测器在跟踪失败时重新初始化跟踪器。使得跟踪鲁棒性增强。

1.2 目标遮挡，解决部分遮挡通常有两种思路：（1）利用检测机制判断目标是否被遮挡，从而决定是否更新模板，保证模板对遮挡的鲁棒性。（2）把目标分成多个块，利用没有被遮挡的块进行有效的跟踪。对于目标被完全遮挡的情况，当前也并没有有效的方法能够完全解决。

2.目标变化（Target Changes）

目标变化是视频目标跟踪最常见的问题之一，主要包括目标形变，目标旋转和尺度变化等情形。

2.1 目标形变：指目标表观的不断变化，通常导致跟踪发生漂移（Drift）。解决漂移问题常用的方法是更新目标的表观模型，使其适应表观的变化。

2.2 目标旋转：一般分为平面内旋转和平面外旋转，平面内旋转是指目标在图像平面内发生旋转；平面外旋转是指目标在图像平面外发生旋转。通常在跟踪模块引入仿射变换，仿射变换能够根据变换的自由度参数旋转变换坐标系的位置或目标的边界框,实现准确地目标跟踪。

2.3 尺度变化：通常的做法有，在运动模型产生候选样本的时候，生成大量尺度大小不一的候选框，或是在多个不同尺度目标上进行目标跟踪，产生多个预测结果，选择其中最优的作为最后的预测目标。

3.背景干扰（Background Interference）

背景干扰也是目标跟踪问题经常出现的问题，主要表现为背景杂斑和光照变化等情形。

3.1 背景杂斑：指得是要跟踪的目标周围有非常相似的目标对跟踪造成了干扰。解决这类问题常用的手段是利用目标的运动信息，预测运动的大致轨迹，防止跟踪器跟踪到相似的其他目标上，或是利用目标周围的大量样本框对分类器进行更新训练，提高分类器对背景与目标的辨别能力。

3.2 光照变化：在光照不均匀的复杂情况下获得的前景目标不完整、不准确,导致跟踪目标失败，常将RGB颜色信息与纹理信息以置信度相融合方法来抑制阴影，提高运动目标跟踪在光照变换情况下的鲁棒性。

4.目标移动（Target Movement）

目标移动对目标跟踪造成的困难主要包括目标快速移动和目标运动模糊等情形。

4.1 目标快速移动：指目标的运动大于tm个像素点(tm=20)，通常采用时间差分的方法将运动目标从背景中提取出来，再根据连通区域分析法来确定每个目标块的具体位置，最后通过区域对应和基于颜色的最小欧氏距离的方法画出每个目标的运动轨迹。

4.2 目标运动模糊：指目标或摄像机的运动导致的目标区域变模糊，导致跟踪效果不佳。常用均值偏移跟踪方法来进行跟踪，无需去模糊，利用从运动模糊中得到的信息，就能够完成跟踪目标。

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总结

在实际的目标跟踪问题中，上述挑战往往并不是单一出现的，多类困难并存的情形也十分常见。因此，尽管目标跟踪已经经历长时间的研究，其仍然存在着诸多挑战亟需解决。