ビデオトラッキング
ビデオトラッキングを実行するために、アルゴリズムは連続するビデオフレームを分析し、フレーム間のターゲットの動きを出力する。さまざまなアルゴリズムがあり、それぞれに長所と短所がある。使用するアルゴリズムを選択するときは、使用目的を考慮することが重要。視覚追跡システムには、ターゲットの表現とローカリゼーション、およびフィルタリングとデータの関連付けという2つの主要なコンポーネントがある。
ターゲットの表現とローカリゼーションは、ほとんどがボトムアッププロセスです。これらのメソッドは、移動するオブジェクトを識別するためのさまざまなツールを提供する。ターゲットオブジェクトを正常に見つけて追跡することは、アルゴリズムに依存する。たとえば、ブロブトラッキングを使用すると、人のプロファイルが動的に変化するため、人の動きを特定するのに役立つ。通常、これらのアルゴリズムの計算の複雑さは低い。以下は、いくつかの一般的なターゲット表現およびローカリゼーションアルゴリズムである。
カーネルベースの追跡(平均シフト(英語版)追跡 ):類似性測度(英語版)(バタチャリア距離(英語版))の最大化に基づく反復ローカリゼーション手順。
輪郭追跡:オブジェクト境界の検出(アクティブな輪郭や凝縮アルゴリズム(英語版)など)。輪郭追跡方法は、前のフレームから現在のフレームの新しい位置に初期化された初期輪郭を繰り返し展開する。