KCF目标追踪_kcf跟踪初始化帧需要手动点选吗-程序员宅基地

技术标签： # 目标追踪  

KCF创新点：

  • KCF在分类器的计算中引入了循环矩阵，巧妙地规避了矩阵的逆运算，大大减少了分类器的运算量。
  • 高斯核函数引入可以将非线性问题转换为高维空间中的线性问题，使得算法更具有一般性。算法分为3部分：
  • 模型建立、在线匹配、模板更新
    在KCF中，作者将目标跟踪问题的求解转换为一个分类问题（前景目标和背景）。这个分类问题的求解应用了岭回归方法，所得到的分类器中包含了矩阵的逆运算，其运算量复杂，严重影响了实时性。

题外话：
生成类：: 提取目标特征–> 后续帧匹配：光流法、粒子滤波meanshift、camshift
判别类方法: （基于检测CF和DNN)考虑背景与目标区分，根据前景和背景的差异–>提取当前帧目标位置.（核相关滤波就是计算响应最大的位置坐标就是目标运动更新的anchor
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

一、相关滤波跟踪算法

  1. 在CF之前的算法在时域进行计算，涉及到复杂的求逆运算，无法实现实时性
  2. CF将跟踪转换到频域，利用循环矩阵可在频域对角化的性质减少计算量，提高速度，实现实时跟踪
  3. KCF在CF的基础上进行优化
  4. 目标跟踪中缺少大量的负样本，通过循环矩阵可以增加负样本呢的数量，提高分类器训练的质量。
  5. 将高斯核加入到岭回归中，能够将非线性问题转换到高斯的线性空间中，简化计算

1 相关滤波跟踪理论

相关是描述两个信号之间的关系，卷积是计算激励信号作用于系统所产生的系统零状态响应。在函数对称的情况下，卷积核相关具有相同的效果。为了创建一个快速跟踪器，在傅里叶域快速傅里叶变换（FFT）中计算出相关性
在这里插入图片描述
基本思想是越是相似的两个目标相关值越大。也就是后续帧于初始化目标越相似，得到的响应就越大。
时域的卷积可以转化到频域的相乘实现：训练的目标就是得到这样一个滤波器模板，使得响应输出最大化
时间域：f 输入，h：滤波器，g 输出 --> g=f *h
卷积定理说，相关性成为傅里叶域的一个元素乘法。通俗地说，卷积定理中，图像在时域上的卷积等于图像在频域上的乘法。使用这个符号⊙来显式地表示元素的乘法并用∗表示复共轭，相关性如下形式表达：
频域： 在这里插入图片描述（大写对应傅里叶变换结果）
所计算的目标为Hi=Gi/Fi
Mosse滤波器：在这里插入图片描述
- 在这里插入图片描述
图像相关响应值计算
输入两张图，零均值化，计算两张图的相关值t=imfilter(im1,im2,‘corr’),h画出t的三维图像，可以找到t的最大响应值就是图像匹配的最佳位置在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考https://www.bilibili.com/video/av74302620/?spm_id_from=333.788.videocard.0
https://blog.csdn.net/qq_36880027/article/details/102705146
MOSSE: 最小输出平方误差。用自适应相关滤波器建模

2 核相关滤波KCF–High-Speed Tracking with KernelizedCorrelation Filters

目的：从一个单帧中训练出一个强健有力的滤波器，并能够随着物体外表发生变化而自适应。在KCF中，作者将目标跟踪问题的求解转换为一个分类问题（前景目标和背景）。这个分类问题的求解应用了岭回归方法，所得到的分类器中包含了矩阵的逆运算，其运算量复杂，严重影响了实时性。KCF在分类器的计算中引入了循环矩阵，巧妙地规避了矩阵的逆运算，大大减少了分类器的运算量。高斯核函数引入可以将非线性问题转换为高维空间中的线性问题，使得算法更具有一般性。算法分为3部分：模型建立、在线匹配、模板更新

1公式推导（参考自动化学报：目标跟踪算法综述）

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180277

  1. 模型建立
    在这里插入图片描述
  2. 在线匹配、更新模板
    在这里插入图片描述高斯核函数
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    求出最高的响应点就是更新的框的anchor

2 代码实现

第一帧手动圈出目标框，提取hog特征，第一帧是训练样本。求a
第二帧跟踪到后，再以当前帧为训练样本更新模型
在这里插入图片描述
第二帧先提取原来的框内图像的hog特征，通过核化滤波找到最大响应的框的移动坐标，更新anchor，方框的大小
在这里插入图片描述

3 KCF文章（2014年发表）和代码

以下是实验我自己实验的代码
KCF文章http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/publications/henriques_tpami2015.pdf
KCFhttps://github.com/HenryZhangJianhe/KCF
框选初始帧目标在这里插入图片描述
后续帧跟踪结果在这里插入图片描述
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