高速目標檢測方法

1. 計算機視覺——典型的目標檢測演算法(OverFeat演算法)（二）

【嵌牛導讀】目標檢測在現實中的應用很廣泛，我們需要檢測數字圖像中的物體位置以及類別，它需要我們構建一個模型，模型的輸入一張圖片，模型的輸出需要圈出圖片中所有物體的位置以及物體所屬的類別。在深度學習浪潮到來之前，目標檢測精度的進步十分緩慢，靠傳統依靠手工特徵的方法來提高精度已是相當困難的事。而ImageNet分類大賽出現的卷積神經網路（CNN）——AlexNet所展現的強大性能，吸引著學者們將CNN遷移到了其他的任務，這也包括著目標檢測任務，近年來，出現了很多目標檢測演算法。

【嵌牛鼻子】計算機視覺

【嵌牛提問】如何理解目標檢測演算法——OverFeat

【嵌牛正文】

一、深度學習的典型目標檢測演算法

深度學習目標檢測演算法主要分為 雙階段檢測演算法 和 單階段檢測演算法 ，如圖1所示。

雙階段目標檢測演算法先對圖像提取候選框，然後基於候選區域做二次修正得到檢測結果，檢測精度較高，但檢測速度較慢;單階段目標驗測演算法直接對圖像進行計算生成檢測結果，檢測速度快,但檢測精度低。

1、雙階段目標檢測演算法

雙階段目標檢測方法主要通過選擇性搜索（Selective Search）或者Edge Boxes等演算法對輸入圖像選取可能包含檢測目標的候選區域（Region Proposal），再對候選區域進行分類和位置回歸以得到檢測結果。

1.1 OverFeat 演算法

《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》

Sermanet 等改進AlexNet 提出 OverFeat 演算法。該演算法結合AlexNet通過多尺度滑動窗口實現特徵提取功能，並且共享特徵提取層，應用於圖像分類、定位和目標檢測等任務。

關鍵技術：

1、FCN（ 全卷積神經網路 ）

對於一個各層參數結構都設計好的網路模型，要求輸入圖片的尺寸是固定的（例如，Alexnet要求輸入圖片的尺寸為227px*227px）。如果輸入一張500*500的圖片，希望模型仍然可以一直前向傳導，即一個已經設計完畢的網路，可以輸入任意大小的圖片，這就是FCN。

FCN的思想在於：

1、從卷積層到全連接層，看成是對一整張圖片的卷積層運算。

2、從全連接層到全連接層，看成是採用1*1大小的卷積核，進行卷積層運算。

如上圖所示，綠色部分代表卷積核大小。假設一個CNN模型，其輸入圖片大小是14*14，通過第一層卷積後得到10*10大小的圖片，然後接著通過池化得到了5*5大小的圖片。像但是對於像素值為5*5的圖片到像素值為1*1的圖片的過程中：

（1）傳統的CNN：如果從以前的角度進行理解的話，那麼這個過程就是全連接層，我們會把這個5*5大小的圖片，展平成為一維向量進行計算。

（2）FCN：FCN並不是把5*5的圖片展平成一維向量再進行計算，而是直接採用5*5的卷積核，對一整張圖片進行卷積運算。

二者本質上是相同的，只是角度不同，FCN把這個過程當成了對一整張特徵圖進行卷積，同樣，後面的全連接層也是把它當做是以1*1大小的卷積核進行卷積運算。

當輸入一張任意大小的圖片，就需要利用以上所述的網路，例如輸入一張像素為16*16的圖片：

根據上圖，該網路最後的輸出是一張2*2的圖片。可見採用FCN網路可以輸入任意大小的圖片。同時需要注意的是網路最後輸出的圖片大小不在是一個1*1大小的圖片，而是一個與輸入圖片大小息息相關的一張圖片。

Overfeat就是把採用FCN的思想把全連接層看成了卷積層，在網路測試階段可以輸入任意大小的圖片。

2、offset max-pooling

簡單起見，不用二維的圖像作為例子，而是採用一維作為示例：

如上圖所示，在X軸上有20個神經元，並且選擇池化size=3的非重疊池化，那麼根據之前所學的方法應該是：對上面的20個神經元，從1位置開始進行分組，每3個連續的神經元為一組，然後計算每組的最大值(最大池化)，19、20號神經元將被丟棄，如下圖所示：

或者可以在20號神經元後面，添加一個數值為0的神經元編號21，與19、20成為一組，這樣可以分成7組:[1,2,3]，[4,5,6]……,

[16,17,18],[19,20,21]，最後計算每組的最大值。

如果只分6組，除了以1作為初始位置進行連續組合之外，也可以從位置2或者3開始進行組合。也就是說其實有3種池化組合方法：

A、△=0分組:[1,2,3]，[4,5,6]……,[16,17,18]；

B、△=1分組:[2,3,4]，[5,6,7]……,[17,18,19]；

C、△=2分組:[3,4,5]，[6,7,8]……,[18,19,20]；

對應圖片如下：

以往的CNN中，一般只用△=0的情況，得到池化結果後，就送入了下一層。但是該文獻的方法是，把上面的△=0、△=1、△=2的三種組合方式的池化結果，分別送入網路的下一層。這樣的話，網路在最後輸出的時候，就會出現3種預測結果了。

前面所述是一維的情況，如果是2維圖片的話，那麼(△x,△y)就會有9種取值情況(3*3)；如果我們在做圖片分類的時候，在網路的某一個池化層加入了這種offset 池化方法，然後把這9種池化結果，分別送入後面的網路層，最後的圖片分類輸出結果就可以得到9個預測結果(每個類別都可以得到9種概率值，然後我們對每個類別的9種概率，取其最大值，做為此類別的預測概率值)。

演算法原理：

文獻中的演算法，就是把這兩種思想結合起來，形成了文獻最後測試階段的演算法。

1、論文的網路架構與訓練階段

(1)網路架構

對於網路的結構，文獻給出了兩個版本——快速版、精確版，一個精度比較高但速度慢；另外一個精度雖然低但是速度快。下面是高精度版本的網路結構表相關參數：

表格參數說明：

網路輸入：圖片大小為221px*221px；

網路結構方面基本上和AlexNet相同，使用了ReLU激活，最大池化。不同之處在於：(a)作者沒有使用局部響應歸一化層；(b)然後也沒有採用重疊池化的方法；(c)在第一層卷積層，stride作者是選擇了2，這個與AlexNet不同（AlexNet選擇的跨步是4，在網路中，如果stride選擇比較大得話，雖然可以減少網路層數，提高速度，但是卻會降低精度）。

需要注意的是把f7這一層，看成是卷積核大小為5*5的卷積層，總之就是需要把網路看成前面所述的FCN模型，去除了全連接層的概念，因為在測試階段可不是僅僅輸入221*221這樣大小的圖片，在測試階段要輸入各種大小的圖片，具體請看後面測試階段的講解。

(2)網路訓練

訓練輸入：對於每張原圖片為256*256，然後進行隨機裁剪為221*221的大小作為CNN輸入，進行訓練。

優化求解參數設置：訓練的min-batchs選擇128，權重初始化選擇高斯分布的隨機初始化：

然後採用隨機梯度下降法，進行優化更新，動量項參數大小選擇0.6，L2權重衰減系數大小選擇10-5次方。學習率初始化值為0.05，根據迭代次數的增加，每隔幾十次的迭代後，就把學習率的大小減小一半。

然後就是DropOut，這個只有在最後的兩個全連接層，才採用dropout，dropout比率選擇0.5。

2、網路測試階段

在Alexnet的文獻中，預測方法是輸入一張圖片256*256，然後進行multi-view裁剪，也就是從圖片的四個角進行裁剪，還有就是一圖片的中心進行裁剪，這樣可以裁剪到5張224*224的圖片。然後把原圖片水平翻轉一下，再用同樣的方式進行裁剪，又可以裁剪到5張圖片。把這10張圖片作為輸入，分別進行預測分類，在後在softmax的最後一層，求取個各類的總概率，求取平均值。

然而Alexnet這種預測方法存在兩個問題：

一方面這樣的裁剪方式，把圖片的很多區域都給忽略了，這樣的裁剪方式，剛好把圖片物體的一部分給裁剪掉了；

另一方面，裁剪窗口重疊存在很多冗餘的計算，像上面要分別把10張圖片送入網路，可見測試階段的計算量還是較大的。

Overfeat演算法：

訓練完上面所說的網路之後，在測試階段不再是用一張221*221大小的圖片了作為網路的輸入，而是用了6張大小都不相同的圖片，也就是所謂的多尺度輸入預測，如下表格所示：

當網路前向傳導到layer 5的時候，就利用了前面所述的FCN、offset pooling這兩種思想的相結合。現以輸入一張圖片為例(6張圖片的計算方法都相同)，講解layer 5後面的整體過程，具體流程示意圖如下：

步驟一：

對於某個尺度的圖片，經過前五層的卷積後得到特徵圖。上圖中特徵圖的解析度是20x23，256個通道。

步驟二：

對於該特徵圖，重復多次使用非重疊的池化，每次池化的偏置不同，有行偏置和列偏置。上圖中偏置池化3次，偏置分別為為(0,1,2)。這就是offset pooling，也被稱為fine stride。offset pooling得到的特徵圖的維度為6x7x3x3xD，其中6x7是特徵圖的解析度，3x3是偏置池化的次數，D是通道數。上圖中是以1維顯示的。

步驟三：

池化後得到的特徵圖將被送入分類器。

步驟四：

分類器的輸入是的5x5xD，輸出是C(類別數)維向量。但是offset pooling後得到的特徵圖並不是5x5xD，比如上圖中的特徵圖大小為6x7xD，因此分類器以滑動窗口的方式應用在特徵圖上，每個滑動窗口經過分類器輸出一個C維向量。比如上圖中輸入的6x7xD的特徵圖最終得到2x3xC的輸出，其中2x3是滑動窗口的個數。

步驟五：

而2x3xC只是一組偏置池化的輸出，總的輸出為2x3x3x3xC，將輸出的張量reshape，得到6x9xC輸出張量。最終輸出分類張量為3d張量，即兩個解析度維度 x C維。

然後需要在後面把它們拉成一維向量，這樣在一個尺度上，可以得到一個C*N個預測值矩陣，每一列就表示圖片屬於某一類別的概率值，並且求取每一列的最大值，作為本尺度的每個類別的概率值。

最後一共用了6種不同尺度(文獻使用了12張，另外6張是水平翻轉的圖片)進行做預測，然後把這六種尺度結果再做一個平均，作為最最後的結果。

從上面過程可以看到整個網路分成兩部分：layer 1~5這五層稱之為特徵提取層；layer 6~output稱之為分類層。

六、定位任務

用於定位任務的時候，就把分類層(上面的layer 6~output)給重新設計一下，把分類改成回歸問題，然後在各種不同尺度上訓練預測物體的bounding box。

2. 運動目標檢測與跟蹤 都有哪些方法

第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。

3. 目標跟蹤檢測演算法（一）——傳統方法

姓名：劉帆；學號：20021210609；學院：電子工程學院

https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/89893214

【嵌牛導讀】目標跟蹤演算法研究難點與挑戰在於實際復雜的應用環境 、背景相似干擾、光照條件的變化、遮擋等外界因素以及目標姿態變化，外觀變形，尺度變化、平面外旋轉、平面內旋轉、出視野、快速運動和運動模糊等。而且當目標跟蹤演算法投入實際應用時，不可避免的一個問題——實時性問題也是非常的重要。正是有了這些問題，才使得演算法研究充滿著難點和挑戰。

【嵌牛鼻子】目標跟蹤演算法，傳統演算法

【嵌牛提問】利用目標跟蹤檢測演算法要達到何目的?第一階段的單目標追蹤演算法包括什麼?具體步驟有哪些?它們有何特點?

【嵌牛正文】

第一階段

目標跟蹤分為兩個部分，一個是對指定目標尋找可以跟蹤的特徵，常用的有顏色，輪廓，特徵點，軌跡等，另一個是對目標特徵進行跟蹤。

1、靜態背景

1）背景差： 對背景的光照變化、雜訊干擾以及周期性運動等進行建模。通過當前幀減去背景圖來捕獲運動物體的過程。

2）幀差： 由於場景中的目標在運動，目標的影像在不同圖像幀中的位置不同。該類演算法對時間上連續的兩幀或三幀圖像進行差分運算，不同幀對應的像素點相減，判斷灰度差的絕對值，當絕對值超過一定閾值時，即可判斷為運動目標，從而實現目標的檢測功能。

與二幀差分法不同的是，三幀差分法（交並運算）去除了重影現象，可以檢測出較為完整的物體。幀間差分法的原理簡單，計算量小，能夠快速檢測出場景中的運動目標。但幀間差分法檢測的目標不完整，內部含有「空洞」，這是因為運動目標在相鄰幀之間的位置變化緩慢，目標內部在不同幀圖像中相重疊的部分很難檢測出來。幀間差分法通常不單獨用在目標檢測中，往往與其它的檢測演算法結合使用。

3）Codebook

演算法為圖像中每一個像素點建立一個碼本，每個碼本可以包括多個碼元（對應閾值范圍），在學習階段，對當前像素點進行匹配，如果該像素值在某個碼元的學習閾值內，也就是說與之前出現過的某種歷史情況偏離不大，則認為該像素點符合背景特徵，需要更新對應點的學習閾值和檢測閾值。

如果新來的像素值與每個碼元都不匹配，則可能是由於動態背景導致，這種情況下，我們需要為其建立一個新的碼元。每個像素點通過對應多個碼元，來適應復雜的動態背景。

在應用時，每隔一段時間選擇K幀通過更新演算法建立CodeBook背景模型，並且刪除超過一段時間未使用的碼元。

4）GMM

混合高斯模型（Gaussian of Micture Models，GMM）是較常用的背景去除方法之一（其他的還有均值法、中值法、滑動平均濾波等）。

首先我們需要了解單核高斯濾波的演算法步驟：

混合高斯建模GMM（Gaussian Mixture Model）作為單核高斯背景建模的擴展，是目前使用最廣泛的一種方法，GMM將背景模型描述為多個分布，每個像素的R、G、B三個通道像素值的變化分別由一個混合高斯模型分布來刻畫，符合其中一個分布模型的像素即為背景像素。作為最常用的一種背景建模方法，GMM有很多改進版本，比如利用紋理復雜度來更新差分閾值，通過像素變化的劇烈程度來動態調整學習率等。

5）ViBe（2011）

ViBe演算法主要特點是隨機背景更新策略，這和GMM有很大不同。其步驟和GMM類似。具體的思想就是為每個像素點存儲了一個樣本集，樣本集中采樣值就是該像素點過去的像素值和其鄰居點的像素值，然後將每一個新的像素值和樣本集進行比較來判斷是否屬於背景點。

其中pt（x）為新幀的像素值，R為設定值，p1、p2、p3….為樣本集中的像素值，以pt（x）為圓心R為半徑的圓被認為成一個集，當樣本集與此集的交集大於設定的閾值#min時，可認為此為背景像素點（交集越大，表示新像素點與樣本集越相關）。我們可以通過改變#min的值與R的值來改變模型的靈敏度。

Step1：初始化單幀圖像中每個像素點的背景模型。假設每一個像素和其鄰域像素的像素值在空域上有相似的分布。基於這種假設，每一個像素模型都可以用其鄰域中的像素來表示。為了保證背景模型符合統計學規律，鄰域的范圍要足夠大。當輸入第一幀圖像時，即t=0時，像素的背景模型。其中，NG（x,y）表示空域上相鄰的像素值，f(xi,yi)表示當前點的像素值。在N次的初始化的過程中，NG（x,y）中的像素點(xi,yi)被選中的可能次數為L=1,2,3,…,N。

Step2：對後續的圖像序列進行前景目標分割操作。當t=k時，像素點(x,y)的背景模型為BKm(x,y)，像素值為fk(x,y)。按照下面判斷該像素值是否為前景。這里上標r是隨機選的；T是預先設置好的閾值。當fk(x,y)滿足符合背景#N次時，我們認為像素點fk(x,y)為背景，否則為前景。

Step3：ViBe演算法的更新在時間和空間上都具有隨機性。每一個背景點有1/ φ的概率去更新自己的模型樣本值，同時也有1/ φ的概率去更新它的鄰居點的模型樣本值。更新鄰居的樣本值利用了像素值的空間傳播特性，背景模型逐漸向外擴散，這也有利於Ghost區域的更快的識別。同時當前景點計數達到臨界值時將其變為背景，並有1/ φ的概率去更新自己的模型樣本值（為了減少緩慢移動物體的影響和攝像機的抖動）。

可以有如下總結，ViBe中的每一個像素點在更新的時候都有一個時間和空間上隨機影響的范圍，這個范圍很小，大概3x3的樣子，這個是考慮到攝像頭抖動時會有坐標的輕微來回變化，這樣雖然由於ViBe的判別方式仍認為是背景點，但是也會對後面的判別產生影響，為了保證空間的連續性，隨機更新減少了這個影響。而在樣本值保留在樣本集中的概率隨著時間的增大而變小，這就保證了像素模型在時間上面的延續特性。

6）光流

光流是由物體或相機的運動引起的圖像對象在兩個連續幀之間的視在運動模式。它是2D矢量場，其中每個矢量是一個位移矢量，顯示點從第一幀到第二幀的移動。

光流實際上是一種特徵點跟蹤方法，其計算的為向量，基於三點假設：

1、場景中目標的像素在幀間運動時亮度（像素值或其衍生值）不發生變化；2、幀間位移不能太大；3、同一表面上的鄰近點都在做相同的運動；

光流跟蹤過程：1）對一個連續視頻幀序列進行處理；2）對每一幀進行前景目標檢測；3）對某一幀出現的前景目標，找出具有代表性的特徵點（Harris角點）；4）對於前後幀做像素值比較，尋找上一幀在當前幀中的最佳位置，從而得到前景目標在當前幀中的位置信息；5）重復上述步驟，即可實現目標跟蹤

2、運動場（分為相機固定，但是視角變化和相機是運動的）

1）運動建模（如視覺里程計運動模型、速度運動模型等）

運動學是對進行剛性位移的相機進行構型，一般通過6個變數來描述，3個直角坐標，3個歐拉角（橫滾、俯仰、偏航）。

Ⅰ、對相機的運動建模

由於這個不是我們本次所要討論的重點，但是在《概率機器人》一書中提出了很多很好的方法，相機的運動需要對圖像內的像素做位移矩陣和旋轉矩陣的坐標換算。除了對相機建立傳統的速度運動模型外，也可以用視覺里程計等通關過置信度的更新來得到概率最大位置。

Ⅱ、對於跟蹤目標的運動建模

該方法需要提前通過先驗知識知道所跟蹤的目標對象是什麼，比如車輛、行人、人臉等。通過對要跟蹤的目標進行建模，然後再利用該模型來進行實際的跟蹤。該方法必須提前知道要跟蹤的目標對象是什麼，然後再去跟蹤指定的目標，這是它的局限性，因而其推廣性相對比較差。（比如已知跟蹤的物體是羽毛球，那很容易通過前幾幀的取點，來建立整個羽毛球運動的拋物線模型）

2）核心搜索演算法（常見的預測演算法有Kalman(卡爾曼)濾波、擴展卡爾曼濾波、粒子濾波）

Ⅰ、Kalman 濾波

Kalman濾波器是通過前一狀態預測當前狀態，並使用當前觀測狀態進行校正，從而保證輸出狀態平穩變化，可有效抵抗觀測誤差。因此在運動目標跟蹤中也被廣泛使用。

在視頻處理的運動目標跟蹤里，每個目標的狀態可表示為(x,y,w,h)，x和y表示目標位置，w和h表示目標寬高。一般地認為目標的寬高是不變的，而其運動速度是勻速，那麼目標的狀態向量就應該擴展為(x,y,w,h,dx,dy)，其中dx和dy是目標當前時刻的速度。通過kalman濾波器來估計每個時刻目標狀態的大致過程為：

對視頻進行運動目標檢測，通過簡單匹配方法來給出目標的第一個和第二個狀態，從第三個狀態開始，就先使用kalman濾波器預測出當前狀態，再用當前幀圖像的檢測結果作為觀測值輸入給kalman濾波器，得到的校正結果就被認為是目標在當前幀的真實狀態。(其中，Zt為測量值，為預測值，ut為控制量，Kt為增益。)

Ⅱ、擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）

由於卡爾曼濾波的假設為線性問題，無法直接用在非線性問題上，EKF和UKF解決了這個問題（這個線性問題體現在用測量量來計算預測量的過程中）。EKF是通過構建線性函數g(x)，與非線性函數相切，並對每一時刻所求得的g（x）做KF，如下圖所示。

UKF與EKF去求解雅可比矩陣擬合線性方程的方法不同，通過對那個先驗分布中的採集點，來線性化隨機變數的非線性函數。與EKF所用的方法不同，UKF產生的高斯分布和實際高斯分布更加接近，其引起的近似誤差也更小。

Ⅲ、粒子濾波

1、初始狀態：基於粒子濾波的目標追蹤方法是一種生成式跟蹤方法，所以要有一個初始化的階段。對於第一幀圖像，人工標定出待檢測的目標，對該目標區域提出特徵；

2、搜索階段：現在已經知道了目標的特徵，然後就在目標的周圍撒點(particle), 如：a)均勻的撒點;b)按高斯分布撒點，就是近的地方撒得多，遠的地方撒的少。論文里使用的是後一種方法。每一個粒子都計算所在區域內的顏色直方圖，如初始化提取特徵一樣，然後對所有的相似度進行歸一化。文中相似性使用的是巴氏距離；

3、重采樣：根據粒子權重對粒子進行篩選，篩選過程中，既要大量保留權重大的粒子，又要有一小部分權重小的粒子；

4、狀態轉移：將重采樣後的粒子帶入狀態轉移方程得到新的預測粒子；

5、測量及更新：對目標點特徵化，並計算各個粒子和目標間的巴氏距離，更新粒子的權重；

6、決策階段：每個粒子都獲得一個和目標的相似度，相似度越高，目標在該范圍出現的可能性越高，將保留的所有粒子通過相似度加權後的結果作為目標可能的位置。

3）Meanshift演算法

MeanShift演算法屬於核密度估計法，它不需要任何先驗知識而完全依靠特徵空間中樣本點的計算其密度函數值。對於一組采樣數據，直方圖法通常把數據的值域分成若干相等的區間，數據按區間分成若干組，每組數據的個數與總參數個數的比率就是每個單元的概率值；核密度估計法的原理相似於直方圖法，只是多了一個用於平滑數據的核函數。採用核函數估計法，在采樣充分的情況下，能夠漸進地收斂於任意的密度函數，即可以對服從任何分布的數據進行密度估計。

Meanshift演算法步驟

1、通過對初始點（或者上一幀的目標點）為圓心，繪制一個半徑為R的圓心，尋找特徵和該點相似的點所構成的向量；

2、所有向量相加，可以獲得一個向量疊加，這個向量指向特徵點多的方向；

3、取步驟二的向量終點為初始點重復步驟一、二，直到得到的向量小於一定的閾值，也就是說明當前位置是特徵點密度最密集的地方，停止迭代，認為該點為當前幀的目標點；

4）Camshift演算法

Camshift演算法是MeanShift演算法的改進，稱為連續自適應的MeanShift演算法。Camshift 是由Meanshift 推導而來 Meanshift主要是用在單張影像上，但是獨立一張影像分析對追蹤而言並無意義，Camshift 就是利用MeanShift的方法，對影像串列進行分析。

1、首先在影像串列中選擇目標區域。

2、計算此區域的顏色直方圖（特徵提取）。

3、用MeanShift演演算法來收斂欲追蹤的區域。

4、通過目標點的位置和向量信息計算新的窗口大小，並標示之。

5、以此為參數重復步驟三、四。

Camshift 關鍵就在於當目標的大小發生改變的時候，此演算法可以自適應調整目標區域繼續跟蹤。

3、小結

第一階段的單目標追蹤演算法基本上都是傳統方法，計算量小，在嵌入式等設備中落地較多，opencv中也預留了大量的介面。通過上面的兩節的介紹，我們不難發現，目標檢測演算法的步驟分為兩部分，一部分是對指定目標尋找可以跟蹤的特徵，常用的有顏色，輪廓，特徵點，軌跡等，另一部分是對目標特徵進行跟蹤，如上文所提及的方法。所以目標檢測方法的發展，也可總結為兩個方面，一個是如何去獲得更加具有區分性的可跟蹤的穩定特徵，另一個是如何建立幀與幀之間的數據關聯，保證跟蹤目標是正確的。

隨著以概率為基礎的卡爾曼濾波、粒子濾波或是以Meanshift為代表向量疊加方法在目標檢測的運用，使得目標檢測不再需要假設自身的一個狀態為靜止的，而是可以是運動的，更加符合復雜場景中的目標跟蹤。

4. 目標檢測演算法是什麼

目標檢測演算法是先通過訓練集學習一個分類器，然後在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；每次掃描做一下分類，判斷一下當前的這個窗口是否為要檢測的目標。檢測演算法的核心是分類，分類的核心一個是用什麼特徵，一個是用哪種分類器。

(4)高速目標檢測方法擴展閱讀：

目標檢測演算法可以分為：

1、背景建模法，包含時間平均模型、混合高斯模型、動態紋理背景、PCA模型、時一空聯合分布背景模型

2、點檢測法，包含Moravec檢測器、Harris檢測器 、仿射不變點檢測、S IFT

3、圖像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚類分析法，包含支持向量機、神經網路、Adaptive Boosting

5、運動矢量場法，包含基於運動矢量場的方法