单目标跟踪

1. Task 介绍

• 视觉目标（单目标）跟踪任务即根据所跟踪的视频序列给定初始帧（第一帧）的目标状态（位置、尺度），预测后续帧中该目标状态。基本框架如下：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。

• 算法类型

  • 生成式算法

  生成式方法采用特征模型描述目标的外观特征，再最小化跟踪目标与候选目标之间的重构误差来确认目标；生成式方法着重于目标本身的特征提取，忽略目标的背景信息，在目标外观发生剧烈变化或者遮挡时候容易出现目标漂移（drift）或者目标丢失。

  • 判别式算法

  判别式方法将目标跟踪看做是一个二元分类问题，通过训练关于目标和背景的分类器来从候选目标中确定目标，该方法可以显著的区分背景和目标，性能鲁棒，渐渐成为目标跟踪领域主流方法。且目前大多数基于深度学习的目标跟踪算法也属于判别式方法。

• 研究内容

  • 运动模型

  • 特征提取

  • 观测模型

  • 模型更新

  • 集成方法

    参考：目标跟踪介绍（单目标）