2010年--外文翻译--前后误差法跟踪失败情况下的自动检测（译文）

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1、中文 3457 字， 2544 单词， 12600 英文字符出处： Kalal Z, Mikolajczyk K, Matas J. Forward-backward error: Automatic detection of tracking failuresC/Pattern Recognition (ICPR), 2010 20th International Conference on. IEEE, 2010: 2756-2759. 前后误差法跟踪失败情况下的自动检测作者： Zdenek Kalal Krvstian Mikolaiczvk Jiri Matas 摘要本文提出

2、一种新颖的追踪失败探测的方法。它是基于前后误差法的探测，比如，及时向前和向后执行追踪，并且衡量这两个轨迹之间的差异。该误差方法能够保证视频中追踪失败的可靠性的探测和可靠性轨迹的选择。该方法可以作为普遍使用的规格互相关方法的互补。基于该误差方法，中值流对象追踪器在不规则物体的标准视频数据集上表现出了很好的性能。 1、介绍点的跟踪是计算机视觉的通常的任务：给定 t 时刻某个点的位置，目标就是估算此点在 t+1 时刻的位置。事实上，跟踪通常面临着被跟踪点外表戏剧性的改变或者从摄影机视图中消失的问题。在这种情况下，跟踪通常以失败告终。我们研究了检测失

3、败的问题，并且提出一种新奇的方法可以使任何跟踪器自我评估其可靠性。上文提出的方法是基于所谓的前后相容性的假设：正确的跟踪应该不依赖实时流的方向。算法上，我们如下利用这个假设。第一，跟踪器要及时跟踪前面的点并生成一条轨迹。第二，上一帧中点的位置初始化一个验证轨迹。这个验证轨迹是由向后跟踪从上一帧到第一帧得到的。第三，这两条轨迹相比较，如果他们明显不同，向前的轨迹就被认为是错误的。图 1说明在两幅图像中跟踪一个点的方法。第一个点在两幅图像中都是可见的并且跟踪器能准确对其定位。这个点的向前或者向后跟踪结果完全一致。另一方面，

4、第二个点在右面的图像中不可见，跟踪器定位了一个不同的点。这个点的向后跟踪以一个不同于最初点的位置告终。明显可以辨别两点不一致，就像我们在试验阶段说明的，这和实时跟踪的失败有很大的相关性。检测跟踪失败的通常方法是依靠周围的小图片 R 描述跟踪到的点， R 是用从 t 到 t+1 时刻平方差总和（ SSD）比较得来。正由于这种差分误差，闭塞（ occlusion）和迅速移动（现象）会导致检测失败，而缓慢移动则不会被检测出。缓慢移动的检测可以采用定义一种绝对误差的方法，就像对当前图块和最初图块的细微变化作比较一样【 11】

5、。方法适用于而为目标，在通常的跟踪算法在【 13】中可见，这和本文中基于的算法相似。此方法是为静态测量模型的粒子滤波设计的。其中方法的自适应和点跟踪并没有提及。文章其余的部分安排如下： Sec.2 提出一种新奇的误差测量方法，叫做前后误差法； Sec.3 用平方差总和法对其进行数量上的比较； Sec.4 把此方法应用到特征点选择上； Sec.5 提出中值流检测器方法，此方法胜于基于基准序列的一些先进的方法。文章结束时得出本文的结论并且提出未来的工作。 2、前后误差法这部分我们详述前后误差法的特征点轨迹，如图 1 底部所示。设是一个图像序列， Xt 是

6、 t 时刻一个点的位置。使用任意的跟踪器，对 Xt 点向前跟踪 k 帧。最终的轨迹是，这里 f 代表向前， k 表示帧数。我们的目标是要估计给定图像序列 S 轨迹的误差（可靠性）。出于这个目的，首先要构建验证轨迹。点 X t+k 是向后跟踪直至首帧，并且生成，，这里。前后误差被定义为这两条轨迹之间的距离：各种距离被定义为轨迹的比较标准。为简化起见，我们用初始点和验证轨迹的最后一个点之间的欧几里得距离来计算：所推荐的前后误差法的主要优势是可以应用于一系列的跟踪器并且易于实现。如果数据违反假设跟踪器就会出现典型的失败。在这种情况下，跟踪器就会产生一条一定范围内的随机轨迹。然而向后跟踪产生另一条随机的轨迹。这些轨迹很有可能不同。最近，人们利用预测时时间立即可逆性提出一种新奇的算法。因此，前后轨迹定义始终如一，