**本文恐怕不是完全的標題黨**
視頻多目標跟蹤需要解決的關鍵點是前后兩幀之間的Target Association，這是最難的環節（沒有之一）。第T幀檢測到M個目標，第T+S(S>=1)幀檢測到N個目標，怎樣將這M*N對目標正確地關聯起來，是“跟蹤算法”最難的環節。（注意這里提到的是多目標，單目標跟蹤很簡單）
通常的跟蹤方式是根據目標中心點距離、IOU（目標區域的交並比）等這些純物理指標進行關聯，中心點距離越小、IOU越大（區域重合面積越大），則認為是同一個目標。這種方式優點就是簡單、匹配速度快，而缺點就是當碰到目標被遮擋、目標過於密集、視頻跳幀太大檢測等情況時，跟蹤就會失敗。
高級的跟蹤方式（本文主要講述的方式）不僅會考慮上面提到的目標物理特性，還會計算前后兩幀中目標的外觀特征（Appearance Feature）相似度。這里的外觀特征不是傳統的提取圖像特征，更不是通過比較兩張圖的顏色直方圖來進行對比分析。而是需要訓練單獨的模型（區分於目標檢測階段），通過該模型計算每個目標的外觀特征值，然后計算特征值之間的“余弦距離”來比較兩個目標的相似度。這種方式可以有效地解決**目標被遮擋**、**目標過於密集**、**視頻跳幀檢測分析**等問題，缺點就是引入了另外一個特征提取模型，速度相對來說要慢一些。對於那些每秒處理幀數要求不高的場合，此種方式尤其有效。下圖是通過該方法進行目標跟蹤的效果（模型效果一般，目標容易跟丟）：
可以看到，目標消失后再出現時，仍然能夠准確跟蹤到。目標非常密集，但是也並不影響最終跟蹤效果。
多目標跟蹤一般流程
在**Tracking By Detecting**的模式下，要想跟蹤目標，先要將視頻中的目標檢測出來，這一步稱為“目標檢測”，然后根據檢測得到的結果，將每幀中的目標關聯起來。目標檢測算法很多，SSD和YOLO等，網上開源實現版本也有很多。
如上圖，經過檢測算法處理之后得到的結果只有物理上的特性，幀與幀之間不存在任何關聯，只有通過跟蹤算法處理之后，才能加入時序的特性。
跟蹤算法初級版本
該方式只考慮前后兩幀中每個目標的物理特性，中心點位置以及IOU，通過分析這兩個特性來關聯前后幀中的目標。
如上圖所示，實線方框代表目標在前一幀中的實際位置和下一幀中的預測位置，虛線框代表目標在下一幀中的實際位置，通過計算下一幀實際位置與前一幀的預測位置的IOU，來關聯目標。IOU越到，代表重合度越高，越高則代表為同一目標，賦予唯一TrackId。關於該部分的詳細內容，可以參見上一篇博客。
跟蹤算法高級版本
該方式會引入另外一個外觀特征提取模型（網上搜Person Re-Id，或參見本文末尾），對於每個檢測到的目標，先利用該模型計算它的特征（可以理解為該目標的一種特征編碼），然后計算每個目標特征之間的余弦距離。余弦距離越小（注意：這里指1-余弦距離，參見后面關於距離的說明），代表目標越相似，通過它可以作為關聯目標的一種指標。
如上圖，除了在目標檢測環節需要提前訓練模型之外，跟蹤環節也需要訓練相應的模型。因此，該方式不但會增加前期准備工作，還會增加算法運行時間。
該方式的詳細執行流程如下：
邏輯相當簡單，難的是找到計算Appearance Feature的模型，github上有相應的算法實現：https://github.com/nwojke/cosine_metric_learning，該算法可以訓練提取特征的模型。注意，如果訓練數據只包含行人，那么訓練出來的模型只適合計算行人的Appearance Feature（其他物體也能計算，但是不准確）。
該倉庫中給出的示例代碼是用來訓練行人數據集的，所以對於行人特別有效。目前我正嘗試訓練車輛的數據集，待結果出來之后再更新此博客。
關於機器學習中的各種距離
歐幾里得距離（歐氏距離）
該距離很簡單，就是我們從小到大接觸到的N維空間中兩點的直線距離，對於最常見的2/3維空間兩點的距離計算公式為：
Distance = numpy.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2 + (z1-z2)**2) (三維空間兩點距離)
歐式距離越小，代表兩者越接近相同，當距離為零時，代表兩者完全相同。
余弦距離
余弦距離表示N維空間中兩點與原點連接線段之間夾角的余弦值。余弦距離越大，表示夾角越小，那么兩點越相似。如果余弦距離為1（最大值），那么表示兩者非常相似。注意這里只能說明兩點非常相似，並不一定相同。摘自網上的一幅圖：
余弦距離的意義：
當兩點夾角為零時，表示兩點的各個維度的值所占的比例相同。比如（2，2，2）和（6，6，6），（1，2，3）和（3，6，9）。對應本文中計算Appearance Feature特征值之間的余弦距離，實際意義就是比較特征值（比如128維）中每一個維度值所占的比例是否相等，越接近相等，說明特征值對應的圖片越相似。
Person Re-Id/ Vehicle Re-Id也是一個值得研究的方向，通過給定query target，可以在多個視頻中搜索該目標，一般可以用於公安罪犯抓捕、違法車輛搜索等領域。雖然傳統的人臉識別方式已經很成熟了，用人臉識別技術可以在城市監控攝像頭中准確定位犯罪分子，但是通常情況下，監控攝像機拍攝到的人臉並不清晰，所以人臉識別准確率不高。而Person Re-Id（或者Vehicle Re-Id或者其他什么ReId）是基於整體輪廓進行特征提取的，它不要求看到犯罪份子詳細的臉部圖片，只需要全身輪廓圖片（同時也忽略衣着、拍攝方位、光線、姿態等因素）就可以定位該目標。
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