视觉目标跟踪的基本原理是什么？

下面，我们利用博尔特参加男子百米短跑的例子来解释这三方面问题。 1）“找到”：如何locate博尔特？ 假设在视频上一帧我们找到了博尔特所在的位置，我们要做的是在当前帧中继续找到博尔特所在的位置。如前所述，视觉是跟踪问题（视觉目标跟踪）的限定条件，其带来了可以利用的性质。

在这里，我们可以利用的de facto rules是：在同一段视频中，相同的物体在前后两帧中的尺寸和空间位置不会发生巨大的变化[4]。比如我们可以做出如下判断：博尔特在当前帧中的空间位置大概率会在跑道中，而几乎不可能在旁边的草坪内。

也就是说，如果我们想知道博尔特在当前帧中的空间位置，我们只需要在跑道中生成一些候选位置，然后在其中进行寻找即可。上述过程引出了跟踪中一个重要的子问题，即candidate generation，通常被表述为候选框生成。

2）“感兴趣物体”：如何shape博尔特？ 博尔特就是图像中个子最高，并且穿着黄色和绿色比赛服的人。但是，我们忽略了一个问题，就是我们对于博尔特的“定义”其实已经包含了很多高度抽象的信息，例如个子最高，还有黄色和绿色的比赛服。

在计算机视觉领域中，我们通常将这些高度抽象的信息称之为特征。对于计算机而言，如果没有特征，博尔特和草坪、跑道、或者图像中其他对于人类有意义的物体没有任何区别。因此，想让计算机对博尔特进行跟踪，特征表达/提取 (feature representation/extraction) 是非常重要的一环，也是跟踪中第二个重要的子问题。

3）“后续帧”：如何distinguish博尔特 (from others) ？ 在这里，我们将“后续帧”关注的问题定义为如何利用前一帧中的信息在当前帧中鉴别 (distinguish) 目标。我们不仅需要在“后续帧”中的每一帧都能完成对目标的跟踪，还强调连续帧之间的上下文关系对于跟踪的意义。直观理解，该问题的答案非常简单：在当前帧中找到最像上一帧中的跟踪结果的物体即可。这就引出了跟踪中第三个重要的子问题：决策 (decision making)。

决策是跟踪中最重要的一个子问题，也是绝大多数研究人员最为关注的问题。通常来说，决策主要解决匹配问题，即将当前帧中可能是目标的物体和上一帧的跟踪结果进行匹配，然后选择相似度最大的物体作为当前帧的跟踪结果。

4）联系 在上述三个小节中我们分别介绍了跟踪基本原理中的三个子问题：候选框生成、特征表达/提取、及决策。需要注意的是，这三个子问题并非彼此独立。

有时候，决策问题的解决方案会包含更为精确的候选框生成和/或更为抽象的特征提取，利用端到端 (end-to-end) 的思想解决跟踪问题，来提高跟踪系统和算法的性能。这在近几年流行的基于深度学习的跟踪算法中非常常见。