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[摘 要]本文首先对基于视觉的目标跟踪技术进行了概述，然后分别介绍了目标的表示方法、目标跟踪特征的选择和目标跟踪的算法，最后提出了目标跟踪中存在的问题。本文为黑龙江省教育厅高职高专科学研究项目：“基于视觉的人体特征识别技术研究与应用”结题论文（项目批准编号：12525137）。
[关键词]目标跟踪；特征选择；跟踪算法
中图分类号：TP391.41 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2015）08-0265-02
Vision- Based Target Tracking Technology Overview
Yu Hongbo
（Mudanjiang University， Mudanjiang ，157011）
[Abstract]Firstly， vision- based target tracking technology are reviewed in this paper. Secondly， the representation method of target， the selection of target tracking characteristics and the algorithms are introduced respectively. Finally， the problems existing in the target tracking are pointed out. This article also is the concluding paper of the higher vocational college research project of education department of Heilongjiang province： "Vision- Based Human Feature Recognition Technology Research and Application"
[Key words]target tracking， feature selection， tracking algorithm
1、緒论
随着计算机技术和视频图像处理技术的飞速发展，基于视觉的目标跟踪技术日渐成为国内外各学者热衷研究的一门热点课题。目标跟踪过程是首先获得运动目标的位置、速度和轨迹等运动参数，然后通过对获得的参数进一步处理和分析，以获取运动目标从出现到消失过程中完整的运动轨迹。目标跟踪涉主要研究视频图像序列中运动目标的检测、提取、识别和跟踪等问题，涉及到机器视觉、图像处理和模式识别等多专业领域。由于基于视觉的目标跟踪技术有着广阔的应用前景，因此吸引了大批国内外研究学者参与研究，并已取得了很多成果。本文针对该技术的目标表示方法、特征选取、跟踪算法和目前存在的问题几个方面进行概述分析。
2、目标表示方法
目标的表示方法是基于视觉的运动目标跟踪问题的基础。任何感兴趣的事物都可以作为跟踪目标，如街道上行走的路人或车辆、天空中飞翔的小鸟、海上行驶的轮船再或者是地面上爬行的蚂蚁等等都可以作为跟踪目标，目标跟踪在一些特定的场景和实际生活着非常重要的意义。目标通常可以由形状和外观来表示，下面我们将介绍两种常用的表示方法：基于目标形状的表示方法和基于目标形状与外观的表示方法[1]。
2.1 基于目标形状的目标表示方法
1）点表示法：目标通常由一个点或一系列点来表示，比如人体目标，可以由目标的一个中心点表示，也可以在目标身上设置一系列的点来表示。此种表示方法适用于跟踪目标无遮挡或者只有少部分遮挡的场景。
2）目标的剪影和轮廓表示法：轮廓是指目标的边界，而目标轮廓的内部区域则称为目标的剪影。此种目标表示方法比较适合复杂的柔体形状的表示。
3）基本几何形状表示法：目标由一个框定目标区域的形状表示，该目标区域形状通常是矩形或是椭圆形。由于在目标的运动过程中经常会发生形状上的改变，因而此种表示方法比较适用于简单的刚体目标的表示。
4）骨架模型表示方式：由于骨架模型是通过中轴变换从目标轮廓提取，所以此种模型表示方式可以广泛地应用于铰接目标和刚体目标。
5）铰接形状模型表示法：铰接目标是指有多个部分通过关节铰接在一起。比如人体就是一个铰接目标，通过关节将头、躯干和四肢等各个部分铰接在一起。目标模型的每一个部分可以由圆柱或椭圆表示，以表示一个完整的铰接目标，。
2.2 基于目标形状和外观的目标表示法
随着跟踪技术的不断发展，近年来出现了很多将目标的形状与外形特征结合在一起的表示方法，下面介绍几种目标外观特征表示方法。
1）模板表示法：模板通常用一些简单的形状或轮廓来表示。模板表示方法的优点是：既包含了目标的空间信息又包含了外形信息。缺点是不适用于多视点跟踪的场景。
2）概率密度模型表示法：目标外形特征的概率密度估计既可以是有参数模型也可以是无参的密度估计。
3）主动外观模型法：主动外观模型是对目标的外观和形状同时建模。
4）多视点外形模型法：多视点外形模型是对目标的不同视角进行编码，通过在给定的视点中提取不同的子空间来表示不同视点的目标[2]。
目标表示在目标跟踪过程中有着非常重要的意义。到目前为止，目标表示还没有一个统一的表示方法，一般都是基于不同跟踪目标选择不同的表示方式。一个好的目标表示方法往往能决定跟踪的成败与跟踪的性能。
3、特征选择
在对目标进行识别和跟踪时，主要是依靠检测目标的特征来识别或者跟踪，如果目标特征识别的好，有时甚至不需要对别的信息进行检测也可以完成跟踪。所以选择什么样的特征就显得尤为重要。一般认为良好的目标特征应该具有良好的区分性、独立性、可靠性和数量少的特点。良好的区分性是指目标的特征相对于非目标物体的特征具有明显的差异，以便于特征的提取；独立性是指目标特征空间中的各特征值的独立的彼此之间是不相关的；可靠性是指同类目标的特征值是相似的；因为特征数量与计算复杂度是成正比的，所以为了降低计算机复杂度通常需要构建特征空间以降低目标特征量的冗余信息，尽量用最少数量的信息来表示目标以降低计算复杂度。但是，若特征量太少，分辨率会大大降低。因此，需要全方面综合考虑做一个权衡。 特征选择与目标表示方法有着密切的关系，比如说，颜色既可以作为目标的表示方法，同时也是目标特征选择所提取的，在诸如颜色、边缘、光流和纹理等目标跟踪特征中，其中颜色特征是跟踪中使用最广泛的特征。目前国内外很多模式识别界的研究人员都对特征的自动选取的研究极为关注。
4、跟踪算法
关于基于计算机视觉的目标跟踪算法的分类有很多种，通常我们将其分为四类，分别是基于目标区域的跟踪、基于目标特征的跟踪、基于目标变形模板的跟踪和基于目标模型的跟踪[3]。
① 基于目标特征的跟踪算法：基于目标特征的跟踪算法采用相关算法的原理，使用目标的某个或某些特征作为相关的对象。该算法的优点是：对于目标特征有遮挡或者由于光照、视角等原因对图像表象造成变化时，能表现出很好的鲁棒性，具有良好的跟踪效果。缺点是：如何选择合适的特征对特定的运动目标进行表示相对困难。
②基于目标区域的跟踪算法：该方法的基本思想是：首先对先验知识或图像进行分割以获取目标模板信息；然后再运用相关算法在序列图像中跟踪目标。此跟踪算法的优点是：算法简单，目标跟踪稳定，跟踪精度高。缺点是：算法要求目标不能有太大遮挡与形变，对于尺度或旋转等图像变形问题，模板匹配较困难或存在模板的飘逸问题；当搜索区域较大的情况下，时耗很大。
③基于目标模型的跟踪算法：该算法的基本思想是：将目标的三维结构模型和运动模型与实际的跟踪场景相结合，得出目标的三维模型参数，进而确定目标的瞬时运动参数。该算法的优点是：可以可靠的跟踪运动状态发生变化的目标，并能精确地分析出运动目標的三维运动轨迹。主要缺点是：获得所有运动目标的精确几何模型和实现实时的运动目标跟踪较困难。
④基于变形模板的跟踪算法：变形模板是指纹理或边缘可以按一定的限定条件变形的面板或曲线。其原理是：变形模板在内部弹性力和各种外部驱动力的作用下，能力逐渐减小逐渐接近于目标的轮廓，最终达到分割出运动目标的目的。此类跟踪算法主要适用于对运动物体等变形目标的跟踪。该算法的缺点是：跟踪的实时性不好，并且只能对运动缓慢的目标和单目标进行跟踪。
5、目前存在的问题
在目标跟踪领域的研究中，虽然学者们提出了很多有效的目标特征提取方法和跟踪算法，但是仍然存在以下几方面的问题[4]：
* 环境光照变化；
* 由3D图像向2D图像投影过程中容易出现信息丢失；
* 目标运动存在高非线性并且噪声对图像的干扰明显；
* 非刚体的关节式目标跟踪和目标的实时性跟踪实现困难；
* 跟踪目标被部分或全部遮挡；
* 跟踪目标的外观比较复杂；
* 多目标的检测与稳定跟踪。
对于以上跟踪算法中存在的问题，还需研究者共同努力、不断研究探索，以寻求更好的解决方案。
参考文献
[1] 基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究，尹宏鹏，重庆大学，2009.
[2] 视频目标跟踪算法研究，王书朋，西安电子科技大学，2008.
[3] 基于视频的人体检测与目标跟踪方法研究，倪洪印，吉林大学，2014.
[4] 基于视觉的目标跟踪算法研究，赵运基，华南理工大学，2012.
作者简介
于洪波（1979-5），副教授，硕士，研究方向为Web信息处理。
[关键词]目标跟踪；特征选择；跟踪算法
中图分类号：TP391.41 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2015）08-0265-02
Vision- Based Target Tracking Technology Overview
Yu Hongbo
（Mudanjiang University， Mudanjiang ，157011）
[Abstract]Firstly， vision- based target tracking technology are reviewed in this paper. Secondly， the representation method of target， the selection of target tracking characteristics and the algorithms are introduced respectively. Finally， the problems existing in the target tracking are pointed out. This article also is the concluding paper of the higher vocational college research project of education department of Heilongjiang province： "Vision- Based Human Feature Recognition Technology Research and Application"
[Key words]target tracking， feature selection， tracking algorithm
1、緒论
随着计算机技术和视频图像处理技术的飞速发展，基于视觉的目标跟踪技术日渐成为国内外各学者热衷研究的一门热点课题。目标跟踪过程是首先获得运动目标的位置、速度和轨迹等运动参数，然后通过对获得的参数进一步处理和分析，以获取运动目标从出现到消失过程中完整的运动轨迹。目标跟踪涉主要研究视频图像序列中运动目标的检测、提取、识别和跟踪等问题，涉及到机器视觉、图像处理和模式识别等多专业领域。由于基于视觉的目标跟踪技术有着广阔的应用前景，因此吸引了大批国内外研究学者参与研究，并已取得了很多成果。本文针对该技术的目标表示方法、特征选取、跟踪算法和目前存在的问题几个方面进行概述分析。
2、目标表示方法
目标的表示方法是基于视觉的运动目标跟踪问题的基础。任何感兴趣的事物都可以作为跟踪目标，如街道上行走的路人或车辆、天空中飞翔的小鸟、海上行驶的轮船再或者是地面上爬行的蚂蚁等等都可以作为跟踪目标，目标跟踪在一些特定的场景和实际生活着非常重要的意义。目标通常可以由形状和外观来表示，下面我们将介绍两种常用的表示方法：基于目标形状的表示方法和基于目标形状与外观的表示方法[1]。
2.1 基于目标形状的目标表示方法
1）点表示法：目标通常由一个点或一系列点来表示，比如人体目标，可以由目标的一个中心点表示，也可以在目标身上设置一系列的点来表示。此种表示方法适用于跟踪目标无遮挡或者只有少部分遮挡的场景。
2）目标的剪影和轮廓表示法：轮廓是指目标的边界，而目标轮廓的内部区域则称为目标的剪影。此种目标表示方法比较适合复杂的柔体形状的表示。
3）基本几何形状表示法：目标由一个框定目标区域的形状表示，该目标区域形状通常是矩形或是椭圆形。由于在目标的运动过程中经常会发生形状上的改变，因而此种表示方法比较适用于简单的刚体目标的表示。
4）骨架模型表示方式：由于骨架模型是通过中轴变换从目标轮廓提取，所以此种模型表示方式可以广泛地应用于铰接目标和刚体目标。
5）铰接形状模型表示法：铰接目标是指有多个部分通过关节铰接在一起。比如人体就是一个铰接目标，通过关节将头、躯干和四肢等各个部分铰接在一起。目标模型的每一个部分可以由圆柱或椭圆表示，以表示一个完整的铰接目标，。
2.2 基于目标形状和外观的目标表示法
随着跟踪技术的不断发展，近年来出现了很多将目标的形状与外形特征结合在一起的表示方法，下面介绍几种目标外观特征表示方法。
1）模板表示法：模板通常用一些简单的形状或轮廓来表示。模板表示方法的优点是：既包含了目标的空间信息又包含了外形信息。缺点是不适用于多视点跟踪的场景。
2）概率密度模型表示法：目标外形特征的概率密度估计既可以是有参数模型也可以是无参的密度估计。
3）主动外观模型法：主动外观模型是对目标的外观和形状同时建模。
4）多视点外形模型法：多视点外形模型是对目标的不同视角进行编码，通过在给定的视点中提取不同的子空间来表示不同视点的目标[2]。
目标表示在目标跟踪过程中有着非常重要的意义。到目前为止，目标表示还没有一个统一的表示方法，一般都是基于不同跟踪目标选择不同的表示方式。一个好的目标表示方法往往能决定跟踪的成败与跟踪的性能。
3、特征选择
在对目标进行识别和跟踪时，主要是依靠检测目标的特征来识别或者跟踪，如果目标特征识别的好，有时甚至不需要对别的信息进行检测也可以完成跟踪。所以选择什么样的特征就显得尤为重要。一般认为良好的目标特征应该具有良好的区分性、独立性、可靠性和数量少的特点。良好的区分性是指目标的特征相对于非目标物体的特征具有明显的差异，以便于特征的提取；独立性是指目标特征空间中的各特征值的独立的彼此之间是不相关的；可靠性是指同类目标的特征值是相似的；因为特征数量与计算复杂度是成正比的，所以为了降低计算机复杂度通常需要构建特征空间以降低目标特征量的冗余信息，尽量用最少数量的信息来表示目标以降低计算复杂度。但是，若特征量太少，分辨率会大大降低。因此，需要全方面综合考虑做一个权衡。 特征选择与目标表示方法有着密切的关系，比如说，颜色既可以作为目标的表示方法，同时也是目标特征选择所提取的，在诸如颜色、边缘、光流和纹理等目标跟踪特征中，其中颜色特征是跟踪中使用最广泛的特征。目前国内外很多模式识别界的研究人员都对特征的自动选取的研究极为关注。
4、跟踪算法
关于基于计算机视觉的目标跟踪算法的分类有很多种，通常我们将其分为四类，分别是基于目标区域的跟踪、基于目标特征的跟踪、基于目标变形模板的跟踪和基于目标模型的跟踪[3]。
① 基于目标特征的跟踪算法：基于目标特征的跟踪算法采用相关算法的原理，使用目标的某个或某些特征作为相关的对象。该算法的优点是：对于目标特征有遮挡或者由于光照、视角等原因对图像表象造成变化时，能表现出很好的鲁棒性，具有良好的跟踪效果。缺点是：如何选择合适的特征对特定的运动目标进行表示相对困难。
②基于目标区域的跟踪算法：该方法的基本思想是：首先对先验知识或图像进行分割以获取目标模板信息；然后再运用相关算法在序列图像中跟踪目标。此跟踪算法的优点是：算法简单，目标跟踪稳定，跟踪精度高。缺点是：算法要求目标不能有太大遮挡与形变，对于尺度或旋转等图像变形问题，模板匹配较困难或存在模板的飘逸问题；当搜索区域较大的情况下，时耗很大。
③基于目标模型的跟踪算法：该算法的基本思想是：将目标的三维结构模型和运动模型与实际的跟踪场景相结合，得出目标的三维模型参数，进而确定目标的瞬时运动参数。该算法的优点是：可以可靠的跟踪运动状态发生变化的目标，并能精确地分析出运动目標的三维运动轨迹。主要缺点是：获得所有运动目标的精确几何模型和实现实时的运动目标跟踪较困难。
④基于变形模板的跟踪算法：变形模板是指纹理或边缘可以按一定的限定条件变形的面板或曲线。其原理是：变形模板在内部弹性力和各种外部驱动力的作用下，能力逐渐减小逐渐接近于目标的轮廓，最终达到分割出运动目标的目的。此类跟踪算法主要适用于对运动物体等变形目标的跟踪。该算法的缺点是：跟踪的实时性不好，并且只能对运动缓慢的目标和单目标进行跟踪。
5、目前存在的问题
在目标跟踪领域的研究中，虽然学者们提出了很多有效的目标特征提取方法和跟踪算法，但是仍然存在以下几方面的问题[4]：
* 环境光照变化；
* 由3D图像向2D图像投影过程中容易出现信息丢失；
* 目标运动存在高非线性并且噪声对图像的干扰明显；
* 非刚体的关节式目标跟踪和目标的实时性跟踪实现困难；
* 跟踪目标被部分或全部遮挡；
* 跟踪目标的外观比较复杂；
* 多目标的检测与稳定跟踪。
对于以上跟踪算法中存在的问题，还需研究者共同努力、不断研究探索，以寻求更好的解决方案。
参考文献
[1] 基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究，尹宏鹏，重庆大学，2009.
[2] 视频目标跟踪算法研究，王书朋，西安电子科技大学，2008.
[3] 基于视频的人体检测与目标跟踪方法研究，倪洪印，吉林大学，2014.
[4] 基于视觉的目标跟踪算法研究，赵运基，华南理工大学，2012.
作者简介
于洪波（1979-5），副教授，硕士，研究方向为Web信息处理。