文章：Tracking using Multilevel Quantizations
作者：Zhibin Hong, Chaohui Wang, Xue Mei, Danil Prokhorov, and Dacheng Tao1
出处：ECCV 2014
跟踪问题依然是计算机视觉领域一个难以解决的问题。利用单一层次的信息很难实现所有场景下目标的跟踪。本跟踪器探索三层信息的融合，实现目标的跟踪。利用的信息分别是：像素层，超像素层，目标框层。该跟踪算法的主要特点是可以实现对非刚性目标的鲁棒跟踪。
1 综述
许多跟踪算法只利用了单一层次的图像特征信息。例如：像素，超像素，目标框。每一个层次的信息都有其优缺点，很难适用于所有的情况。本文基于条件随机场融合了多层目标信息。将多层信息融合到一个框架来优化目标位置的决策。在像素层，在线随机森林提供一个软决策，判断每一个像素属于目标的概率。在中间层，通过考虑像素间的空间关系和特征相似性，将像素划分到不同的超像素区域。基于超像素直方图训练另一个随机森林分类器。在最高层，引入了基于目标框的正则化项。最后，通过一个动态图削减方法高效的求解优化问题，从而确定出目标的位置。整体算法框图如下：
在本文的框架中，条件随机场的节点包括像素，超像素，目标框。
2 算法
MQT跟踪器将多层量化信息融合到一个图模型中，从而实现高效和鲁棒的目标跟踪。
2.1 多层量化模型
整个模型是建立在三层外观表示上，也就是像素层，超像素层和目标框。首先在每一层提取信息，然后利用一个图模型对他们进行融合推理。
第一层：像素层
像素是一幅图像最精细的表达。假设每一个像素i用一个d维的特征向量fi表示,并且每个像素位置处有一个标签（0背景， 1前景）。则像素层的一元能量函数定义如下：
p(xi;Hp)表示像素i属于类别xi的概率。这里是参数为Hp的随机森林的输出。
第二层：超像素层
超像素可以很好的帮助理解图像。这里首先采用SLIC(Simple LinearIterative Clustering)算法聚类像素，得到超像素集合。对每一个超像素集合k，都赋予一个类别标签yk（1或0）。同像素层一样，训练一个ORF，将其输出作为某一个超像素属于目标或者背景的概率。超像素层的能量函数定义为：
第三层：目标框层
在最高层，我们最一个目标框来划定目标。假设用B（z）表示参数z下的一个目标框，则能量函数fai(B(z))表示目标出现在B（z）中的概率。在其他的跟踪器中仅仅通过优化来获得目标位置，在MQT中，还通过其他两层的信息来获得目标位置。
对于目标框层的量化，这里采用中值流来实现。能量函数的定义如下：
有了上述三层后，采用一个条件随机场（CRF）融合不同层的信息。不同层的中的每个单元代表图中的一个节点。然后利用相应的一元势能函数连接这些节点。
在像素层，每两个节点之间都相互连接，势能函数如下：
对于像素层和超像素层的连接，使用如下势能函数：
对于像素层和目标框层的连接，使用如下势能函数：
d(x,i)表示像素i距离目标边界的距离。
最后，对于一幅给定的图像I，我们用吉布斯分布描述条件随机场（CRF）中的所有的随机变量。Gibbs能量函数E（z,x,y）定义为上述势能函数的和。
最后，需要最小化上述势能函数E（z,x,y），来确定跟踪框的参数z。由于，相对x,y最小化E可以采用高效的图割算法。最后，引入一个辅助函数，得到最后需要优化的目标函数：
对于上式的优化，先针对x,y优化得到的最优值，然后再针对z得到E的最优值。
2.2 在线特征森林
1 特征的选择
对于像素层，提取3维RGB，3维的CIELAB，48维的纹理特征组成一个54维的特征向量来表示每一个像素点。
对于超像素层，提取HSV空间中的64维归一化直方图和10维的方向不变局部二值模式来组成一个74维的特征。
2 分类器的选择
这里选择随机森林的输出作为像素层和超像素层的势能函数。
3 随机森林的训练
对于像素层和超像素层随机森林的训练，一个关键的问题的训练样本的选择。
对于像素层：在第一帧中，得到了目标的初始位置，以目标框的形式给出，由于目标框内还包括背景像素，因此先采用Grabcut方法分割出目标，然后将目标区域内的像素作为正样本，区域外的所有像素作为负样本。这里，为了防止分割不可靠的情况发生，如果分割出的目标区域小于目标框的70%，则认为分割不可靠，将整个目标框内的像素作为正样本。
对于超像素层：每一个超像素块的类别标签由其内部大多数像素的类别标签来决定。
在跟踪过程中，还需要对随机森林进行在线训练，此时对于训练样本的选取按照以下准则：
对于像素层：
对于超像素层：
同时，在跟踪过程中还增加了遮挡的判断：当目标像素在目标框内的比例小于0.3时，则认为目标发生遮挡，此时不对分类器进行更新。
整个算法伪代码如下：
有点乱，呵呵，努力提高！
Tracking using Multilevel Quantizations MQT算法学习
原文地址：http://blog.csdn.net/lijinjyan/article/details/45076683
