KCF算法是目标跟踪领域最重要的算法(之一),为什么敢说最重要呢?KCF的特点:实现简洁、效果好、速度快。并且博主认为,KCF算法扣住了跟踪问题的一个难点,就是样本过少,通过循环矩阵位移产生大量样本来解决问题,并且通过离散傅里叶变换的推导,在频域计算速度极快。总之,KCF设计非常精妙,以至于现在许多跟踪算法都以KCF为基石来构建。…

        在长时间视频目标跟踪过程中,由于遮挡、形变、旋转等原因,常常发生样本被污染的情况,MEEM算法通过多专家模型来解决样本被污染的问题。MEEM算法的核心思想是,对当前帧应用多个检测器,根据多个预测值来判断可信,这多个检测器就是从过去储存的分类器中选取。是一种典型的多专家模型

        应对样本污染,博主个人不是很推荐这种方法,毕竟解法偏暴力,个人比较推崇denoSRDCF中处理样本污染的方法,实际上效果也是更好的。不过该算法MEEM也是很经典的多专家模型,不妨学习一下。 …

        Struck算法提出于2011年,同样是一种track-by-detection的方法,与其它算法相比,它具有如下特点:使用的是Online-SVM,不直接给样本正负标签,文中称之为Structured Output Prediction。受益于SVM的拟合能力和速度,该算法是当时的state-of-the-art,并且效果和速度都优于其它算法。下面就来详细介绍。…

        最近看了一些图像跟踪的Paper,于是图像跟踪系列开更了。开篇介绍的是一种经典的图像跟踪算法MIL(多实例在线学习),提出于2009年,该算法将track-by-detection推向了新高潮。

        2006年以来,使用目标检测的方法来处理图像跟踪问题取得了良好的效果,这种方法处理图像跟踪问题相对于处理目标检测问题是有所不同的,处理目标检测问题要求使用的样本量很少,并且实时性要求较高,也就是需要在线学习,快速检测。MIL算法就是在目标周围选取正负样本,通过一种多实例在线学习的方法,训练弱分类器,并且选择合适的特征进行组合,形成强分类器。由于MILBoost的特点,该算法速度较快,并具备抗遮挡能力。…