林彬 單明媚 鄭浩嵐 王華通

摘? 要： 為綜合評(píng)價(jià)現(xiàn)有的相關(guān)濾波類(lèi)算法，對(duì)典型的相關(guān)濾波跟蹤器進(jìn)行全面的比較與分析，從而為進(jìn)一步完善相關(guān)濾波器的設(shè)計(jì)提供指引。從相關(guān)濾波跟蹤理論的一般框架切入，重點(diǎn)對(duì)當(dāng)前四種具有代表性的相關(guān)濾波跟蹤器即KCF，DSST，HCF和ECO展開(kāi)研究，分別從理論分析以及在大規(guī)模公開(kāi)數(shù)據(jù)集OTB100上的實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)詳細(xì)地比較各算法的優(yōu)劣。比較與分析結(jié)果表明，使用卷積特征的算法在跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性上相比單純使用人工特征的算法具有顯著優(yōu)勢(shì)，然而跟蹤速度也會(huì)急劇下降，具有尺度估計(jì)模塊的跟蹤器能夠得到更優(yōu)的跟蹤成功圖表現(xiàn)。最后對(duì)深度學(xué)習(xí)結(jié)合相關(guān)濾波方法存在的實(shí)時(shí)性不足、長(zhǎng)時(shí)跟蹤等問(wèn)題進(jìn)行分析，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞： 計(jì)算機(jī)視覺(jué); 目標(biāo)跟蹤; 相關(guān)濾波; 深度學(xué)習(xí); 卷積特征; 尺度估計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）05?0030?06

Comparison and analysis of typical correlation filter tracking algorithm

LIN Bin， SHAN Mingmei， ZHENG Haolan， WANG Huatong

（College of Science， Guilin University of Technology， Guilin 541004， China）

Abstract： Comprehensive comparison and analysis on typical correlation filter trackers are performed to synthetically evaluate the existing correlation filter algorithm， thereby providing guidance for further improving the design of correlation filter. Firstly， the general framework of correlation filter tracking theory is taken as the start; and then， the current four representative correlation filter trackers of KCF， DSST， HCF and ECO are researched focally， and the advantages and disadvantages of each algorithm are compared in detail from both theoretical analysis and experimental performance on large?scale public data set OTB100. The results show that the algorithms with convolutional features have significant advantages in tracking accuracy and robustness in comparison with the algorithm with artificial features， but the tracking speed will decrease sharply; the tracker with scale estimation module can obtain superior performance on tracking success plot. Finally， the poor real?time performance and long?term tracking in the deep learning combined with the correlation filtering algorithm are analyzed， and the development trend in the future is prospected.

Keywords： computer vision; object tracking; correlation filter; deep learning; convolutional feature; scale estimation

0? 引? 言

視頻目標(biāo)跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一項(xiàng)核心技術(shù)，是目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)行為分析和視頻內(nèi)容理解等各種后續(xù)高層視覺(jué)處理任務(wù)的基礎(chǔ)。目標(biāo)跟蹤理論最早是在軍事領(lǐng)域被提出的。隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)代武器的自動(dòng)化、智能化大幅提升，目標(biāo)跟蹤技術(shù)的運(yùn)用有利于提高軍事打擊的命中率。在民用領(lǐng)域，目標(biāo)跟蹤算法己經(jīng)廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互、行為分析、虛擬現(xiàn)實(shí)以及自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。通常，目標(biāo)跟蹤任務(wù)需要在視頻序列的第一幀給出目標(biāo)的初始位置（一般使用矩形框進(jìn)行標(biāo)注），跟蹤算法則自動(dòng)計(jì)算出目標(biāo)在后續(xù)每幀圖像中的位置、大小等運(yùn)動(dòng)信息。在實(shí)際應(yīng)用中，由于受到光照變化、攝像頭抖動(dòng)、目標(biāo)發(fā)生形變或尺度變化、目標(biāo)被遮擋等一系列干擾因素的影響，如何對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確、魯棒地跟蹤，仍然是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

根據(jù)外觀模型的構(gòu)建方式可將目標(biāo)跟蹤算法分為生成式方法和判別式方法兩類(lèi)。生成式方法首先對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取和表觀建模，然后在下一幀中找到與模型最為相似的區(qū)域即為目標(biāo)的預(yù)測(cè)區(qū)域。判別式方法的基本思想是用檢測(cè)來(lái)做跟蹤，將跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)化成為一個(gè)區(qū)分目標(biāo)和背景的二分類(lèi)問(wèn)題。

相比于生成式方法，判別式方法有效地利用了圖像中的背景信息，使跟蹤算法能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化。判別式方法是目前目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的主流方法，基于相關(guān)濾波的跟蹤算法屬于判別式方法。

Bolme等最早將相關(guān)濾波理論引入目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，提出基于最小化均方誤差（Minimizing the Output Sum of Squared Error，MOSSE）的相關(guān)濾波跟蹤算法[1]，跟蹤速度達(dá)到669 f/s，引起了領(lǐng)域內(nèi)的廣泛關(guān)注。之后，基于MOSSE相關(guān)濾波器框架之上的一系列算法相繼被提出，改進(jìn)的方面主要包括：特征改進(jìn)[2?5]、尺度估計(jì)[6?9]、多核算法[10]、模型更新[11]、處理邊界效應(yīng)（Bound Effect）[12?14]、基于分塊（Part?based）算法[15?16]等。

值得一提的是，文獻(xiàn)[2?5]涉及的特征均為淺層的人工特征，如方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征和顏色空間（Color Name，CN）特征等。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)在圖像分類(lèi)、圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域取得了巨大的成功，研究者開(kāi)始將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）框架應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤中，文獻(xiàn)[17?20]均采用將CNN提取的卷積特征與相關(guān)濾波框架相結(jié)合的方式，提高了算法的跟蹤精度和魯棒性。

本文首先對(duì)相關(guān)濾波跟蹤算法的基本理論進(jìn)行闡述，然后對(duì)目前具有代表性的四種相關(guān)濾波跟蹤算法進(jìn)行詳細(xì)介紹，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)深入分析并比較它們的性能，為后續(xù)研究者對(duì)相關(guān)濾波跟蹤算法進(jìn)一步的研究工作奠定了基礎(chǔ)。

1? 相關(guān)濾波跟蹤理論

相關(guān)濾波跟蹤的基本思想是利用第一幀的目標(biāo)樣本來(lái)訓(xùn)練濾波器，在后續(xù)幀中通過(guò)相關(guān)濾波操作尋找圖像搜索區(qū)域的最大響應(yīng)位置，并將此位置標(biāo)注為新的目標(biāo)中心，并在后續(xù)的跟蹤過(guò)程中不斷更新濾波器。相關(guān)濾波跟蹤方法由于在相關(guān)濾波器的訓(xùn)練和響應(yīng)圖生成階段利用快速傅里葉變換（Fast Fourier Fransform，F(xiàn)FT）將時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行計(jì)算，從而極大地提高了運(yùn)行效率。

相關(guān)濾波跟蹤算法的一般框架和執(zhí)行過(guò)程如圖1所示。

1） 在第一幀給定的目標(biāo)位置提取圖像塊，訓(xùn)練得到初始的相關(guān)濾波器，在后續(xù)的每一幀中，根據(jù)上一幀的位置提取新的圖像塊作為當(dāng)前幀的搜索區(qū)域進(jìn)行特征提取，并利用余弦窗口平滑圖像塊的邊緣像素。

2） 將訓(xùn)練好的相關(guān)濾波器作用于搜索區(qū)域生成響應(yīng)圖，在響應(yīng)圖中尋找最大響應(yīng)位置作為目標(biāo)在當(dāng)前幀的估計(jì)位置，即跟蹤結(jié)果。響應(yīng)圖的計(jì)算如下：

[G=F⊙H*] （1）

式中：[F]為目標(biāo)區(qū)域特征的頻域表示;[H]為濾波器模板的頻域表示;[H*]表示[H]的共軛轉(zhuǎn)置;[G]表示最終響應(yīng);[⊙]表示矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘。

3） 根據(jù)新的位置提取圖像塊，在提取特征后對(duì)濾波器模板進(jìn)行訓(xùn)練和更新。在訓(xùn)練濾波器模板的過(guò)程中，需要構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，使得期望輸出與實(shí)際輸出之間的誤差盡可能小。該優(yōu)化問(wèn)題可以表示如下：

[minH*iFi⊙H*-Gi2] （2）

式中[i]表示第[i]個(gè)訓(xùn)練樣本。由式（2）可得濾波器模板的封閉解，即：

[H*=iGi⊙F*iiFi⊙F*i] （3）

相比于傳統(tǒng)基于粒子濾波、稀疏表示等計(jì)算量極大的跟蹤方法而言，相關(guān)濾波跟蹤方法能夠更好地適應(yīng)視頻處理的實(shí)時(shí)性需求，因此，近幾年基于相關(guān)濾波的跟蹤方法開(kāi)始在領(lǐng)域內(nèi)逐漸占據(jù)主導(dǎo)位置。

2? 典型相關(guān)濾波算法

本節(jié)將詳細(xì)介紹當(dāng)前具有代表性的四種相關(guān)濾波跟蹤算法的特性。具體包括：核化相關(guān)濾波（Kernelized Correlation Filter，KCF）跟蹤器、判斷尺度空間跟蹤器（Discriminative Scale Space Tracker，DSST）、多層卷積特征（Hierarchical Convolutional Features，HCF）跟蹤器和高效卷積操作（Efficient Convolution Operators，ECO）跟蹤器。

2.1? KCF算法

在MOSSE框架的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[2]提出了著名的KCF算法，主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

1） 針對(duì)跟蹤領(lǐng)域中訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題（實(shí)際只有第一幀樣本，MOSSE對(duì)其進(jìn)行仿射變換，從而得到多個(gè)訓(xùn)練樣本），創(chuàng)新性地提出了一種循環(huán)密集采樣的方法，即利用中心圖像塊循環(huán)移位來(lái)產(chǎn)生虛擬樣本。由于考慮了所有的循環(huán)樣本，KCF訓(xùn)練得到的相關(guān)濾波器具有很強(qiáng)的判別性。

2） KCF將MOSSE中單通道的灰度特征拓展到了31維的HOG特征。單通道的灰度特征對(duì)于目標(biāo)的特征表達(dá)能力非常有限，極易受到相似環(huán)境的影響，從而導(dǎo)致跟蹤失敗。而HOG特征對(duì)光照變化、顏色變化以及運(yùn)動(dòng)模糊等方面不敏感，能夠提升相關(guān)濾波跟蹤算法的魯棒性，并且，多通道的特征提取過(guò)程為進(jìn)一步的多特征融合提供了基礎(chǔ)。

3） 在求解相關(guān)濾波器方面，KCF算法引入了核函數(shù)，將原線性空間中的嶺回歸映射到了非線性空間，并成功地利用了循環(huán)矩陣特有的傅里葉空間對(duì)角化性質(zhì)簡(jiǎn)化非線性空間中的求解，從而提升算法的執(zhí)行效率。

2.2? DSST算法

尺度變化是目標(biāo)跟蹤中的一個(gè)挑戰(zhàn)因素，MOSSE和KCF均沒(méi)有考慮尺度問(wèn)題。當(dāng)目標(biāo)尺度縮小時(shí)，會(huì)造成選取的圖像塊中包含大量背景信息，當(dāng)目標(biāo)尺度擴(kuò)大時(shí)，會(huì)造成選取的圖像塊中只包含目標(biāo)的局部信息，這兩種情況都會(huì)引起跟蹤漂移[21]。

為解決尺度變化問(wèn)題，Danelljan等人提出的DSST算法在KCF的基礎(chǔ)上引入了尺度估計(jì)[6]。除了用于估計(jì)目標(biāo)中心的平移濾波器外，DSST算法還單獨(dú)訓(xùn)練了一個(gè)一維的尺度濾波器，在估計(jì)出目標(biāo)在當(dāng)前幀的位置中心后，再在該位置處提取多個(gè)不同大小的圖像塊，并使用尺度濾波器進(jìn)行尺度估計(jì)，以最大響應(yīng)對(duì)應(yīng)的尺度作為最優(yōu)尺度。

可以看到，融合了卷積特征和人工特征的ECO仍然在各種條件下表現(xiàn)最優(yōu)，具有很好的魯棒性;HCF的魯棒性僅次于ECO，但是由于只使用卷積特征且缺少尺度自適應(yīng)策略，在光照變化和尺度變化的重疊率方面不如DSST;而DSST雖然對(duì)于光照變化和尺度變化取得了較好的效果，但在形變和遮擋兩種情況下表現(xiàn)最差;KCF只使用人工特征且沒(méi)有考慮尺度問(wèn)題，在各個(gè)挑戰(zhàn)因素均處于劣勢(shì)，魯棒性相對(duì)較差。

表2給出了四種跟蹤算法在100組視頻上的平均處理速度?？梢钥闯觯M管KCF和DSST在準(zhǔn)確性和魯棒性方面不如HCF和ECO，但是從高效性方面來(lái)說(shuō)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其是KCF;相比于HCF，ECO，一系列的去冗余操作使算法在運(yùn)行效率上有不少的提升，但是卷積特征的提取過(guò)程仍然比較耗時(shí)，尚無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性需求。

3.2? 定性分析

為了進(jìn)一步評(píng)估各算法的跟蹤結(jié)果，從OTB100中挑選了部分具有代表性的視頻序列對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行了定性比較，如圖3所示。按照先從左至右、再?gòu)纳系较碌捻樞?，視頻序列依次為Board，Girl2，Bird2，Human2，Bolt2，Rubik，F(xiàn)reeman1，Singer1。

由圖3可見(jiàn)，ECO在這8組視頻中均能夠保持對(duì)目標(biāo)穩(wěn)定地跟蹤，尤其是在Girl2這一組視頻序列上存在行人對(duì)目標(biāo)遮擋、目標(biāo)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊等情況，除了ECO，其他的算法均丟失了目標(biāo);CF2總體表現(xiàn)也較為良好，在Girl2以外的7組視頻中跟蹤成功，但是從Rubik和Singer1中可以看出算法沒(méi)有解決尺度問(wèn)題;DSST在Rubik和Singer1中能夠有效地適應(yīng)目標(biāo)的尺度變化，和ECO一樣在這兩組視頻上表現(xiàn)較好，但在其他的6組視頻中均出現(xiàn)了漂移;KCF對(duì)Bird2，Rubik，Singer1這3組視頻跟蹤成功，其他均失敗，且沒(méi)有解決尺度問(wèn)題。

總體來(lái)說(shuō)，憑借深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征能力，使用卷積特征能夠有效提升相關(guān)濾波跟蹤算法的準(zhǔn)確性和魯棒性，但同時(shí)也會(huì)極大地降低算法的高效性。如何平衡算法的精度和速度，是目前目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)過(guò)程中一個(gè)需要著重考慮的關(guān)鍵點(diǎn)。另外，尺度變化在跟蹤領(lǐng)域中較為常見(jiàn)，在設(shè)計(jì)跟蹤算法的同時(shí)應(yīng)該考慮尺度自適應(yīng)問(wèn)題，以及縱橫比自適應(yīng)的問(wèn)題（目前該方面的研究工作較少），從而提高算法的重疊率。

4? 結(jié)? 論

本文對(duì)相關(guān)濾波跟蹤算法的研究現(xiàn)狀和基本理論進(jìn)行了歸納和介紹，并選擇了四種典型的相關(guān)濾波跟蹤算法進(jìn)行詳細(xì)地闡述，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)對(duì)它們的性能表現(xiàn)進(jìn)行充分地驗(yàn)證和比較分析。通過(guò)實(shí)驗(yàn)不難看出，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，使得算法精度得到了大幅提升。但是，OTB數(shù)據(jù)集中的場(chǎng)景仍然相對(duì)簡(jiǎn)單，視頻長(zhǎng)度也都較為短小。為了適應(yīng)更復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，要設(shè)計(jì)出更高精度、高魯棒性且滿足實(shí)時(shí)性需求的目標(biāo)跟蹤算法仍需開(kāi)展大量研究工作，未來(lái)的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)可能包括以下幾點(diǎn)：

1） 目前大部分結(jié)合深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法速度都較慢，由于實(shí)際應(yīng)用有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性需求，因此不適合使用層數(shù)太多的CNN網(wǎng)絡(luò)（且已經(jīng)訓(xùn)練好的用于分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)模型），如何針對(duì)跟蹤問(wèn)題設(shè)計(jì)一個(gè)適合的輕量化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征的提取，將是一個(gè)值得研究和探討的問(wèn)題。

2） 相關(guān)濾波跟蹤方法在跟蹤過(guò)程中一旦出現(xiàn)漂移，將會(huì)導(dǎo)致濾波器模板被破壞，無(wú)法從錯(cuò)誤的跟蹤狀態(tài)中恢復(fù)過(guò)來(lái)，因而難以適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用中的長(zhǎng)時(shí)跟蹤（Long?term Tracking）場(chǎng)景。一些研究工作通過(guò)引入目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，在跟蹤失敗時(shí)通過(guò)檢測(cè)器重新定位目標(biāo)，從而輔助跟蹤器重新建立目標(biāo)模板[26?27]。如何更好地利用檢測(cè)算法快速準(zhǔn)確地定位目標(biāo)位置，解決長(zhǎng)時(shí)跟蹤問(wèn)題，將成為目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域要解決的主要問(wèn)題之一。

3） 跟蹤問(wèn)題中，只有第一幀目標(biāo)的位置信息，跟蹤物體的先驗(yàn)信息嚴(yán)重缺乏，這就要求模型實(shí)時(shí)更新以保持對(duì)變化中目標(biāo)的刻畫(huà)。但是，模型更新容易引入噪聲導(dǎo)致跟蹤漂移。近期，一些算法采用孿生網(wǎng)絡(luò)（Siamese Network）結(jié)構(gòu)保存先驗(yàn)信息[28?30]，代替模型的在線更新，在算法的精度和速度方面均展現(xiàn)了良好的性能，已經(jīng)成為領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)新的熱點(diǎn)，值得進(jìn)一步的研究。

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