视频跟踪算法研究综述.pdf

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1、第４０卷第６Ａ期计算机科学Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．６Ａ２０１３年６月ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＪｕｎｅ２０１３视频跟踪算法研究综述闫庆森李临生徐晓峰王灿（太原科技大学电子信息工程学院太原０３００２４）摘要在许多计算机视觉应用领域中，视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法，但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标与目标以及目标与背景的遮挡、非刚性物体的结构、摄像机抖动等问题都是视频跟踪算法设计过程中需要考虑的因素。介绍了视频跟踪算法及其研究进展，综述了现有基本的目标跟踪算法分类，详细描述了每种

2、表示方法，并指出其优缺点。进一步讨论了跟踪的重要性问题，包括目标检测、特征选择、贝叶斯跟踪、在线学习跟踪等。关键词视频跟踪，特征选择，贝叶斯跟踪，在线学习中图法分类号ＴＰ３９１文献标识码ＡＳｕｒｖｅｙｏｆＶｉｓｕａｌＴｒａｃｋｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＹＡＮＱｉｎｇ－ｓｅｎＬＩＬｉｎ－ｓｈｅｎｇＸＵＸｉａｏ－ｆｅｎｇＷＡＮＧＣａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂ

3、ｓｔｒａｃｔＶｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｔａｓｋｉｎｍａｎｙｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｐｒｏｂｌｅｍｉｓｓｔｉｌｌａｃｈａｌｌｅｎｇｅｉｎｓｐｉｔｅｏｆｔｈｅｎｕｍｅｒｏｕｓｅｘｉｓｔｉｎｇｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｓｅｖｅｒａｌｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅ，ａｓｔｈｅａｂｒｕｐｔｏｂｊｅｃｔｍｏｔｉｏｎ，ｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｒｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔ－ｔｏ－ｏｂｊｅｃｔ

4、ａｎｄｏｂｊｅｃｔ－ｔｏ－ｓｃｅｎｅｏｃｃｌｕｓｉｏｎｓ，ｔｈｅｎｏｎ－ｒｉｇｉｄｏｂｊｅｃｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｎｄｃａｍｅｒａｊｉｇｇｌｅ，ｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｓｕｒｖｅｙｄｅｓｃｒｉｂｅｄｔｈｅｖｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈａｄｖａｎｃｅ．Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｏ－ｖｅｒｖｉｅｗｅｄ，ａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｄｅａｃｈｏｆｔｈｅ

5、ｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｄｅｔａｉｌ，ｔｈｅｎ，ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｅａｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｓｓｕｅｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｒａｃｋｉｎｇｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｏｂ－ｊｅｃｔｓ，ｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｂａｙｅｓｉａｎｔｒａｃｋｉｎｇ，ａｎｄｏｎｌｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｔｒａｃｋｉｎｇ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＶｉｓｕａｌｔｒａｃｋｉｎｇ，Ｆｅａｔｕｒｅｓ

6、ｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｂａｙｅｓｉａｎｔｒａｃｋｉｎｇ，Ｏｎｌｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ其应用非常重视。美国自然科学基金资助有关公司进行算法１引言研究。在２０世纪５０年代初期，ＧＡＣ公司就为美国海军研制［１－４］视频跟踪是机器视觉领域的基础问题之一，它是目标开发了自动地形识别跟踪系统。１９９７年美国国防高级研究识别、行为识别等后续应用的基础，在社会安全、航空航天等项目（ＤＡＲＰＡ）设立了以卡内基梅隆大学为首、麻省理工学院［５］。马里兰大学［６］重大项目中有着广阔的应用前景。视频跟踪可以用在自动监等高校参与的视觉项目成功研发了一种实控、视频索引、人机交

7、互、交通监控、车辆导航等方面。然而，时视觉跟踪系统Ｗ４，它不仅能够定位和分割出人的身体部由于旋转姿态引起的物体本身外观的变化以及光照、遮挡等分以及实现多人跟踪，而且能检测人是否携带物体等简单行外在因素的变化，进行鲁棒的跟踪仍然面临着很大的挑战。［７］为。英国的雷丁大学在智能视频跟踪系统的研究中对行人视频跟踪技术由于拥有广阔的应用前景，因此受到了世和车辆的跟踪方面取得了很好的效果。近几年，自适应跟踪界各地研究者的高度关注。国外进行视频跟踪研究的大学主和智能跟踪的思想被相继提出。我国也开展了一系列的目标要有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学

8、等。国内著跟踪系统的研究和开发。其中中国科学院自动化研究所模式名高校清华大学和一些研究机构也对视觉理论的发展贡献了识别国家重点实验室取得了丰硕的成果，处于领先的地位