论文阅读——《Robust Superpixel Tracking》

• 论文阅读——《Robust Superpixel Tracking》
• • 《Robust Superpixel Tracking》

论文阅读——《Robust Superpixel Tracking》

《Robust Superpixel Tracking》

这是2014年发表在 IEEE Transactions on Image Processing上的一篇文章，主要基于超像素的方法解决外观发生剧烈变化的物体追踪问题，下面是论文实验的结果

第一个表是定位的误差，第二个表是成功追踪的帧数，看上去本文的方法（SPT）都很棒啊，但是好奇的是为什么SPT在Tracking的圈子里好像不是很出名，在这篇知乎回答 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法里都没有提到SPT的方法，是因为太慢？（五帧每秒），博主对Tracking接触得不多，因此这个问题还有待考证。

这里我就简单总结下论文提到的方法，作为学习参考，下面是本文算法的伪代码：

算法的主要步骤是 初始化过程和 追踪过程，其中
初始化过程是
（1）对视频流的前四帧进行超像素分割，并对分割出来的超像素提取特征（这里的特征是 HSI颜色空间的颜色分布直方图），然后用这些特征构建一个特征池 $F=\{f_t^r|t=1,\dots ,m;r=1,\dots ,N_t\}$;

（2）对特征池内的特征进行Kmeans聚类获得基于超像素的外观辨别模型（superpixle-based discriminative appearance model）：
外观辨别模型其实指的是各个聚类的特征描述符，的主要由四个参数构成，分别是聚类的中心$f_c(i)$，聚类的半径$r_c(i)$，聚类的超像素的数量$\left\{f_t^r|f_t^r\in clst(i)\right\}$，以及聚类的置信度$C_i^c$（属于前景还是背景的概率），其计算公式如下$$C_i^c=\frac{S^{+}(i)-S^{-}(i)}{S^{+}(i)+S^{-}(i)},\forall i=1,\dots ,n$$其中$S^{+}(i)$和$S^{-}(i)$分别表示聚类$i$和前景、背景的覆盖面积（这里我就有一个问题啦，难道还得先确定哪个像素属于前景哪个像素属于背景？）

追踪过程是
（1）对图像进行超像素的分割并提取各个超像素的特征，计算目标背景的置信图：
这个置信图是针对各个超像素来说的，主要包括两个部分构成，一部分是这个超像素属于哪个聚类，另一部分是这个超像素与聚类中心超像素的特征的距离，其计算公式如下：$$C_r^s=w(r,i)\times C_i^c,\forall r=1,\dots ,N_t$$其中$$\begin{array}{l}w(r,i)=\exp \left(-{\lambda }_d\times \frac{{\Vert f_I^F-f_c(i)\Vert }_2}{r_c(i)}\right)\\ \forall r=1,\dots ,N_t,i=1,\dots ,n\end{array}$$$C_r^s$就是第$t$帧的第$r$个超像素的置信度（属于前景还是背景的概率）。

（2）基于置信图采样$N$个状态（其实指的就是追踪用的bounding box）
本文的贝叶斯更新是通过采样更新的，其实我觉得指的就是SIR粒子滤波，根运动模型采样预测的状态，然后根据观测模型判断哪个状态是最合理的$${\hat{X}}_t=\underset{X_t^{(l)}}{\mathrm{argmax}}p\left(X_t^{(l)}|Y_{1:t}\right)\forall l=1,\dots ,N$$

（3）计算运动模型和观测模型：
运动模型如下：$$p\left(X_t|X_{t-1}\right)=\mathcal{N}\left(X_t;X_{t-1},\Psi \right)$$其中$\Psi$是运动的参数（${\sigma }_c$表示移动变换的参数，${\sigma }_s$表示尺度变换的参数，但是${\sigma }_c$和${\sigma }_s$的具体表达式文中并诶有给出）的方差
观测模型如下：$$p\left(Y_t|X_t^{(l)}\right)={\hat{C}}_l,\forall l=1,\dots ,N$$其中${\hat{C}}_l$表示各个采样的归一化置信度$${\hat{C}}_l=C_l\times \left[S\left(X_t^{(l)}\right)/S\left(X_{t-1}\right)\right],\forall l=1,\dots ,N$$$$C_l=\sum _{(i,j)\in M_l}{v}_l(i,j)$$其中$v_l(i,j)$表示像素$(i,j)$处的置信度大小（查询它位于哪个超像素就能知道）$C_l$指的是没有归一化的状态置信度，而$S\left(X_t^{(l)}\right)$和$S\left(X_{t-1}\right)$表示的是当前状态的采样和前一状态（这里的状态都可以理解为跟踪的bounding box）的面积，这一步的具体操作可以根据下图理解

右边四个图就是采样结果，然后根据观测可以判断 $x_t^{(1)}$是对合理的，因此将 $x_t^{(1)}$更新为当前状态。

（4）基于最大似然概率估计最有可能的状态
这个其实就是上面的更新过程

（5）检测和解决严重冲突的情况（这个机制我们先不去关注它，先搞清楚算法是怎样实现追踪的）
这里的步骤还没有细看，但是是很巧妙的，SPT之所以能具有良好的了鲁棒性和这一步的操作是分不开的，这个具体流程之后再看。

未完待续…

总结

以上是生活随笔为你收集整理的论文阅读——《Robust Superpixel Tracking》的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。