计算机视觉方向简介计算机视觉方向简介|多目标跟踪算法（附源码）多目标跟踪算法（附源码）
|| 前言
目标跟踪是计算机视觉领域中研究的热点之一，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时
跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
基于视觉的多目标跟踪在近年来越来越多地成为计算机视觉领域的研究重点，主要是因为其在智能监控、动作与行为分析、自
动驾驶、虚拟现实和娱乐互动等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动
物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判；在虚拟现实领域里，需要根据摄像头捕捉到的人物动作和轨
迹，实现人机交互的目的。
那么，跟踪算法有哪些主要分支？不同的跟踪算法是如何实现的呢？让我们带着这些问题开始多目标跟踪领域的奇幻之旅吧！
|| 须知
多目标跟踪算法按照轨迹生成的顺序可以分为离线的多目标跟踪和在线的多目标跟踪算法。
离线方式的多目标跟踪算法通常构造为图模型。其中，设计和计算检测之间的相似度或者距离度量是决定图模型构造正确性的
关键。在线方式的多目标跟踪算法根据当前检测观测，计算与已有轨迹的匹配关系。
综上，计算合适的匹配度量决定了匹配的正确性。因此，无论是离线方式的多目标跟踪还是在线方式的多目标跟踪算法，学习
检测结果的特征并计算匹配相似度或者距离度量都是多目标跟踪算法的关键步骤。
基于深度学习的多目标跟踪算法的主要任务是优化检测之间相似性或距离度量的设计。根据学习特征的不同，基于深度学习的
多目标跟踪可以分为基于深度表观特征学习的多目标跟踪，基于深度相似性度量学习的多目标跟踪，以及基于深度高阶特征匹
配的多目标跟踪，如图1所示。
图1
深度表观特征：利用图像识别任务中学习到的深度特征直接替换现有多目标跟踪算法框架中的表观特征，或者采用深度神经网
络学习光流运动特征，计算运动相关性。
深度相似性度量：学习检测之间的特征相似性，比如设计深度网络计算不同检测的距离函数，相同目标的检测距离小，不同目
标的检测距离大，从而构造关于检测距离的代价函数。也可以设计二类分类代价，使相同目标的检测特征匹配类型为1，而不
同目标的检测特征匹配类型为0,从而学习并输出(0,1)之间的检测匹配度。
深度高阶特征匹配：如果考虑已有轨迹与检测之间的匹配或者轨迹之间的匹配，采用深度学习方法可以用于设计并计算轨迹之
间的匹配相似度，这种方法可以认为是基于深度学习的高阶特征匹配方法。采用深度学习计算高阶特征匹配可以学习多帧表观
特征的高阶匹配相似性，也可以学习运动特征的匹配相关度。
下面我将对一些比较重要的基于深度学习的多目标跟踪算法进行概述，想要详细了解的小伙伴还是要多读源码、多看论文，细
细体会这些算法背后的深刻含义了，文章的最后我会给出我看过的一些关键性的论文与源码传送门，莫慌！
|| 算法
基于Siamese对称网络的多目标跟踪算法
Siamese对称卷积网络是一种检测匹配度量学习方法，如图2所示。以两个尺寸相同的检测图像块作为输入，输出为这两个图
像块是否属于同一个目标的判别。
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