25、视觉跟踪技术：原理、方法与应用

视觉跟踪技术：原理、方法与应用

1. 雷达跟踪算法概述

雷达跟踪算法通常以目标模型和位置作为初始条件，在后续帧中搜索该模型，并利用位置变化来预测下一位置。搜索从候选位置开始向外扩展，直至找到良好匹配。预测位置与实际位置的误差会反馈给跟踪器，以改进下一次预测。

传统的卡尔曼滤波在数据非线性或噪声非高斯分布时表现不佳，尤其在复杂场景中。扩展卡尔曼滤波（EKF）通过泰勒级数展开对非线性函数进行线性化，无迹卡尔曼滤波（UKF）使用“无迹变换”对预测进行非线性处理，一定程度上改善了性能，但在复杂条件下仍因单模态特性容易陷入局部最优。

2. 基于顺序蒙特卡罗方法的跟踪器

1996 年，Isard 和 Blake 提出了基于顺序蒙特卡罗方法的跟踪器。该方法通过在搜索策略中引入随机成分，克服了运动模型的缺陷。每个搜索候选区域（即粒子）根据置信度分配权重，多个不同权重的粒子可同时维护，以模拟多模态数据场，从而实现目标位置的“多假设”，在复杂场景中表现更好。

粒子的位置和权重会根据外观模型的反馈结果进行调整。粒子滤波通常能取得较好效果，但在运动突然变化时可能失效，且其性能依赖于搜索阶段使用的外观模型。

后续研究对该方法进行了扩展，如 Isard 和 Blake 在 1998 年提出的“ICondensation”算法，包括“重要性采样”，允许结合多个独立的外观模型（如形状和颜色）。还有研究使用 EKF 或 UKF 类型的滤波器引导每个粒子，以提高位置估计精度，以及探索“采样重要性重采样”的粒子滤波方法。Choo 和 Fleet 在 2001 年提出了扩展用于跟踪非常复杂目标模型的“混合蒙特卡罗”粒子滤波器，Hue 等人在 2000 年详