在目前的AR应用中，2D AR跟踪，如海报、卡牌等平面物体的跟踪已经成为核心技术之一，在营销、教育、游戏、展示展览等方面都很常见。然而，尽管近年来2D AR跟踪算法已经取得了很大的进步，但在一些外部条件、环境因素影响下的效果仍然有很大提升空间，如何处理光照变化、运动模糊等因素带来的挑战，也是目前进行底层算法研发的AR公司以及学者的研发热点。
雷锋网(公众号：雷锋网)近日消息，AR公司亮风台在2D AR跟踪方面取得了新突破，其研发人员提出的基于约束置信度的鲁棒跟踪算法（CCM），提高了在局部遮挡、光照变化和运动模糊等各种因素干扰情况下的鲁棒性，并在UCSB和TMT两个国际评测集中刷新了最好成绩。目前，这一成果已经在机器人领域顶级会议ICRA 2108上发表。ICRA 是机器人领域三大顶级会议之一（其它两个为IROS和RSS），AR跟踪的很多经典工作（例如ESM跟踪算法）都曾在ICRA和IROS上发表。
在局部遮挡、运动模糊和照明改变条件下的CCM算法效果示例（只显示在目标周围放大的区域以便展示）
据了解，这两年亮风台依然有不少工作在针对2D AR的算法优化，在2017年的ICRA上发表了针对光照变化的基于梯度方向的AR跟踪算法；同年提出的基于图匹配的跟踪算法利用图结构来处理目标物体内部的空间关联，从而实现在强干扰的准确平面物体跟踪，该工作已被人工智能领域国际顶级期刊《PAMI》（IEEE模式分析和机器智能汇刊）录用。其它在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、ISMAR、PAMI 等AI、CV、AR相关领域顶级期刊会议上公开发表的研究成果涉及图像语义识别、人脸图像分析、手势识别、AR场景建模定位、超图匹配，视觉显著性等方面。
基于约束置信度的鲁棒跟踪算法（CCM）
跟踪平面物体，例如2D标记，通常是相机定位和场景配准的重要步骤。在过去的几十年中，大量的研究致力于视觉跟踪问题，平面目标跟踪的流行方法可以大致分为基于关键点的方法和基于模板的方法。基于模板的方法直接利用像素的外观而不提取特征，并基于牛顿法或其变体优化模板与捕获图像之间的相似性度量，以确定平面的姿态。
不同与传统的基于模板的跟踪方法，CCM（ Constrained Confidence Matching）根据测量噪声对每个像素分配不同的匹配系数，而不是在计算运动参数时对模板中的每个像素进行相同的处理。在此基础上，为了进一步提高对光照变化和重运动模糊的鲁棒性，亮风台研发人员还提出了一种鲁棒卡尔曼滤波器，它采用新的控制输入模型来处理物体的外观变化。
给定目标的初始图像或位置，新方法（即CCM）自动从视频中跟踪定位目标所在位置。
第一步：从视频第一帧中提取目标区域作为模板T；
第二步：从视频读取下一帧图像It；
第三步：在图像It中跟踪匹配目标；
第四步：根据第三步的跟踪结果更新模板T。
第五步：跳转到步骤二处理下一帧图像。
测试结果
为了彻底评估，CCM算法在两个公共数据集上进行了测试：加利福尼亚大学提出的UCSB基准和加拿大阿尔伯塔大学提出的操作任务跟踪（TMT）基准。UCSB数据集包括96个视频流，显示6个不同纹理的平面目标，总共6889帧，具有几何失真（摇摄、缩放、倾斜、旋转）、九个运动模糊等级以及不同的照明条件，所有帧都受到不同程度的噪音影响。TMT数据集由人为和机器记录的操作任务的图像序列组成，它包含109个图像序列，共70592帧。
对应于每个视频类别的平均跟踪精度汇总在表I（UCSB）和II（TMT）中，如下：
从实验结果可以看出，所提出的CCM算法在两个数据集上显著地优于所有基线。事实上，CCM在几乎所有视频类别中都获得了最佳或几乎最佳的跟踪性能，明显优于现有的主流跟踪算法，如基于关键点的跟踪（keypoint-based tracker）,基于模板的跟踪（ template-based tracker）以及概率跟踪（probabilistic tracker），并且它对于极端姿态变化以及严重的环境扰动都表现出很高的鲁棒性。
CCM算法与其他算法相比，在各类内在和外在变化的几个典型示例如下，包括具有重复图案的图像倾斜；剧烈而动态的日落画面引起照明变化，纹理非常弱；存在部分遮挡；运动模糊，在这种情况下检测不到可靠的关键点。
AR的研究仍需持续努力
尽管计算机对于“常规”平面物体的认识已经能达到很高的速度、精度，以及稳定性，但这明显还不够，研究人员希望计算机能够尽可能“模拟”人的视觉效果，甚至在一定条件下超过人眼，这样，在算法工程化之后面向普通用户时，才能保障优质的用户体验，如在传统的平面物体跟踪中，容易出现快速运动丢失或漂移等现象，反映到用户体验上，车窗外的广告牌就容易识别不到，在走动过程中玩AR游戏发现地面上的家具会“飘”起来等。
这就需要相关的学术人员以及企业研发人员不断的优化算法、提出新方法，如此才能结合不断升级的硬件环境实现高度的市场化。对于目前的2D AR甚至整个AR行业来说，需要从业人员把现有技术应用化市场化，但同样需要大量真正的创新人员向前推进底层技术边界，让AR走向成熟。
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