目标跟踪算法的评价和性能分析

通常来说,评估标准基于TP（真阳）,FP（假阳）,TN（真阴）和FN（假阴）的出现次数,与目标在场景中出现的总次数或被检出的次数有关。其定义如下：

①当算法报告为阳性结果,且目标真实存在时,计为真阳。

②当算法报告为阴性结果,且目标确实不存在时,计为真阴。

③当算法报告为阳性结果,但目标并未存在,计为假阳。（虚警）

④当算法报告为阴性结果,但目标真实存在时,计为假阴。（漏报）

最常用于评价分析目标跟踪算法的标准应该是由black等人^[64]定义的：

跟踪器检出率：TRDR=TP_t/（TP_t+FN_t）;

误警率：FAR=FP_t/（TP_t+FP_t）;

追踪检出率：TDR=TP₀/（TP₀+FN₀）;

追踪碎片：TF=#目标地址的变化。

在这里,下标“t”对应被跟踪的目标,下标“o”表示目标出现的总次数。前两个指标,TRDR和FAR表示的是跟踪系统的性能。TDR决定了真实目标被检出的完备性。最后,TF决定了目标标记的改变次数,能够反映出系统在跟踪过程中连续性的好坏与否。通常也用“路径一致性”来衡量跟踪过程中的连续性。“颜色一致”用于估计跟踪直方图的一致性,并且“形状的一致性”表现了被跟踪目标位置的精确性。

Collins等人聚焦于跟踪系统的稳定性和精确性上,定义了如下的准则：

跟踪丢失：如果边框与实际目标的轮廓根本不吻合,就认为这个目标丢失了。首次出现这种情况就不再继续进行评价。也就意味着我们不允许跟踪系统重新获取目标。

跟踪的稳定性：被跟踪目标出现的百分比,即在目标消失前含有目标的帧数与总帧数的比值。

跟踪精度#1：跟踪精度是由边框的平均（按时间）重叠程度定义的。重叠度是数据集中的被跟踪部分与标准边框区域的比值,因此,100%精度意味着完全重叠。

跟踪精度#2：这项指标通过量化重叠区域来测量两个掩膜的相似度。也就是,在得到边框重叠区域的二值掩膜后,按时间平均计算重叠度。这种测度仅要求对标准图像和被跟踪目标进行简单的分割。公式为：Score=TP/（TP+FP+FN）。

跟踪精度#3：在这里,基于标准数据的二值掩膜,得出按时间平均的转换距离。被跟踪目标的掩膜用于在距离变换空间中计算像素自适应的距离。在这种情况下,要求进行形状分割,而不采用边框。

史密斯等人^[503]定义评估框架中的指标如下：

①多重跟踪系统（MT）：数个跟踪系统监控同一场景。

②多重目标（MO）：两个或更多的场景目标被同一系统监控。(www.xing528.com)

③CD：实际被跟踪的目标数和正则化后真实存在的轨迹数量之间的差值。

④误识别的跟踪器（FIT）：在这种情况下,标准数据的ID正确,而跟踪器的ID不正确。

⑤误识别的目标（FIO）：这个指标测度跟踪系统发生交换标准数据的情况。

MT,MO,和CD与跟踪的鲁棒性和一致性有关,而后两个概念反映了ID分布的错误。

ETISEO^[400]使用的定义如下：

①边框重叠：ETISO定义了4种边框的度量标准。其中3种比较复杂,只有一种类似被VIVID定义的比较简洁：占标准边界框的百分比。

②轨迹丢失：如果目标的边界框与真实边界框交叠区域低于用户定义的门限,那么认定这个轨迹丢失。

③跟踪精度#1：ETISEO给出了几种方法来评估连续两个时间段内的两个目标之间关联是否一致。

—精度：正确的关联次数/总的关联次数

—灵敏度：正确的关联次数/真实数据中存在的目标关联次数

—F-Score：2×精度×敏感度/（精度+灵敏度）。

④跟踪时间：这个概念和VIVID的稳定性概念是一致的。它反映了真实数据中的目标生存期,是追踪过程中目标所在帧的累计数。

但是在嵌入式系统中,计算时间仍然是个很关键的因素。关于执行时间,基于CIF分辨率（352×288像素）,Arth报告了^[21]使用kalman滤波跟踪器的结果,运行速度为0.346毫秒/每帧。其中,仍然使用浮点数,并未经过优化。作者指出,可以通过采用代码优化技术来改进它。Clasl等^[214]采用鲁棒变异^[473]的Lucas-Ka-nade模板匹配算法^[338,41]达到了25fps的处理性能。采用Black等人开发的标准对该算法评价的结果列在表11.2。其中“GT”列是真实车辆计数,“T+”列是能正确检测出的车辆数,F+/min列表示每分钟假阳（误检或虚假）的百分比。

表11.2 目标跟踪评估^[214,326]

由Khalegi等人开发的嵌入式系统在QQVGA分辨率下（160×120像素）进行立体匹配,其性能达到了30fps。Medeios等人^[371]报告了并行实现粒子滤波算法的重要结果。采用100个粒子和16×16的窗口或者60个粒子和30×30的窗口都可以把运算时间降低3倍。表11.3比较了它们的执行时间。另一方面,利用基于事件的DVS版本传感器实现目标追踪时,在具有USB摄像机接口的PC机上运行相应算法,等效帧率可达500～2000Hz,这时CPU的负荷低于20%^[122,140]。

表11.3 不同平台及应用的目标跟踪评估（“/”表示无法获取数据）