opencv目标跟踪概述和人脸跟踪

╰半夏微凉° 2022-05-21 08:16 261阅读 0赞

# 概述 #

opencv内部实现了一些单目标跟踪算法，可以很方便的使用。

这里说的目标跟踪不是多目标跟踪，往往是需要人工或程序给定初始目标位置。

# 资源及跟踪算法介绍 #

目前看到的比较好的opencv目标跟踪算法资源在这里：[https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/][https_www.learnopencv.com_object-tracking-using-opencv-cpp-python]

这个页面介绍了几个常用的跟踪算法：

*  **BOOSTING Tracker**：基于在线Adaboosting的跟踪算法,这个算法也经常被使用 HAAR级联的人脸检测算法使用。算法比较老，效果一般，一般不推荐使用
 *  **MIL Tracker**：原理与上面的很类似，区别在于除了当前位置，还把周围部分区域作为positive example。导致跟踪的目标经常不在正中间。这个算法在部分遮挡下也有不错的表现，在没有KCF之前可以作为首选。缺点也有，不能从完全遮挡中恢复
 *  **KCF Tracker**：全称是Kernelized Correlation Filters，利用了上面两个跟踪算法的一些原理。这个跟踪器利用了这个事实：在MIL跟踪器中使用的多个正样本有很大的重叠区域。这些重叠的数据可以被这个跟踪器有效利用，使跟踪更快、更准确。综合来说，速度和精度都比上面两个好，但是完全遮挡后不可恢复。
 *  **TLD Tracker**：TLD表示Tracking, learning and detection.就像名字里说的，这个算法把长期跟踪问题分解为（短期的）三个子任务：tracking, learning, detection。这个跟踪器的输出会**跳来跳去**，好处就是可以在物体大小变化、移动和遮挡的情况下有不错的表现，所以比较适合有遮挡的物体跟踪。
 *  **MEDIANFLOW Tracker**:这个跟踪器在时间的前向和后向上做跟踪。当物体于运动方向有规则和没有遮挡时，它的效果是最好的。
 *  **GOTURN tracker**：这是一个机遇卷积的深度模型，利用预训练好的caffe模型。可以下载opencv预训练的模型，地址在：[https://github.com/opencv/opencv\_extra/tree/c4219d5eb3105ed8e634278fad312a1a8d2c182d/testdata/tracking][https_github.com_opencv_opencv_extra_tree_c4219d5eb3105ed8e634278fad312a1a8d2c182d_testdata_tracking]。但是有个bug，[这里][Link 1]的解决方法是：

In goturn.prototxt,
    replace all "data1" to ".data1" & "data2" to ".data2"

亲测有效，不过速度很慢，cpu上也就10fps.GOTURN对于外形、视角、光线的变化适应性较强，对于遮挡处理的不好。

# 对于人脸的跟踪效果 #

测试对象为画面中比较近的单个人脸，运动慢，有转动，无遮挡和明显光线变化。

重点考察KCF、MEDIANFLOW和GOTURN。

**速度**：MEDIANFLOW > KCF > GOTURN

**精度**：MEDIANFLOW > KCF > GOTURN

其实，在近场人脸场景下,MIL和KCF效果差不多，只是慢一点,跟踪稳定性上还有点优势。  
最后选择了MEDIANFLOW作为人脸跟踪算法。

# 源码 #

源码在这里，我就不贴了，确实可以跑的：  
[https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/][https_www.learnopencv.com_object-tracking-using-opencv-cpp-python]

[https_www.learnopencv.com_object-tracking-using-opencv-cpp-python]: https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/
[https_github.com_opencv_opencv_extra_tree_c4219d5eb3105ed8e634278fad312a1a8d2c182d_testdata_tracking]: https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/c4219d5eb3105ed8e634278fad312a1a8d2c182d/testdata/tracking
[Link 1]: https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/941