TLD算法好牛逼一个,这里有个视频,是作者展示算法的效果,http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html。下面这个csdn博客里有人做的相关总结,感觉挺好的,收藏了!下面有个Compressive Tracking的网址,提供的代码很少,但实时性很好,matlab代码下下来就能用。
以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980
TLD是一种算法的简称,原作者把它叫做Tracking-Learning-Detection。搞视觉的人看到这个名字都会吓一跳,很ambitious的计划。是09年的工作,不算太久,不过也不太新。网上关于这个的资源其实很多,很大程度和作者开放源代码有关。
学习过程中碰到的第一个问题就是资源太多---当然是相对这个领域而言,一般能找到一个忠实再现算法的源码就已经很好了。所以把找到的list一下,虽然有点浪费时间,希望可以对其他人有所帮助。具体的细节就不多说了,有很多很棒的分析也列在下面,比如zouxy09写的源码注释,实在不能再详细了。如果硬要找茬,那就是大段的文字让人头晕,也没怎么排版。我倒想画几个简单的图补充一下,不知有什么好点的画图程序推荐(latex, or GNUPlot?没用过)
源代码资源:
1. 原作者 Zdenek Kalal
作者主页: http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/
源代码页: https://github.com/zk00006/OpenTLD
编程语言:Matlab + C
2. Alan Torres版
源代码页:https://github.com/alantrrs/OpenTLD
实现语言:C++
3. arthurv版
源代码页:https://github.com/arthurv/OpenTLD
实现语言:C++
注:和上面的没有发现任何区别
4. jmfs版
源代码页:https://github.com/jmfs/OpenTLD
实现语言:C++
注:和上面两个没有区别,只不过加入了VS2010工程文件,理论上可以直接在Windows下编译通过。不过opencv检测不到作者的webcam(!!!),所以他用了另一个VideoInput类来handle摄像头输入。
This is an adaptation of arthurv‘s fork of OpenTLD (https://github.com/arthurv/OpenTLD) to be immeadiately runnable in Visual Studio 2010.
5. Georg Nebehay版 (终于有个不一样的了。。。。)
源代码页:http://gnebehay.github.com/OpenTLD/
注1:这个的好处是提供可执行文件下载(Ubuntu 10.04和Windows)。BUT, as you would expect,基本上到了你的机器上都跑不了。还是自己老老实实build吧。
注2:这个版本需要安装Qt。不过好像作者关掉了Qt的选项(相关代码还在),所以可以编译,但无法显示结果
注3:CSDN下载上有个“openTLD Qt 版“,就是这个版本。不过加了VS的工程文件---在我的机器上还是不能PnP, don‘t bother
http://download.csdn.net/download/muzi198783/4111915
6. Paul Nader版(又一个Qt 版!)
QOpenTLD: http://qopentld.sourceforge.net/
源代码页: http://sourceforge.net/projects/qopentld/
注1:需要OpenCV和Qt。 原系统要求Qt 4.3.7OpenCV 2.2。
注2:Windows和Linux下都提供了编译工程或makefile。估计也是唯一一个移植到Android平台下的TLD!
7. Ben Pryke版(又一个student project!)
源代码页:https://github.com/Ninjakannon/BPTLD
注:依然是Matlab+C/C++的混合实现。亮点是有很详细的Documentation(8页),介绍了算法的理解和实现细节。可以帮助理解原算法
博客资源(中文):
1. 庖丁解牛TLD (yang_xian521)
http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6952870
注1:从文章看作者是基于原作者的matlab版分析的。从函数名看上面的2/3/4应该是matlab--->C++的"直译",函数名都没变。这样最好,可以和下面的对照着看,同时学matlab和C++
2. TLD(Tracking-Learning-Detection)学习与源码理解 (zouxy09)
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7893011
注1:用的是<<arthurv版>>,前面说过,不能再详细了!
注2: 下面三个是从这篇copy的
3. 《再谈PN学习》:
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647519
4. 《比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍》
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500
5. 《TLD视觉跟踪技术解析》
http://www.asmag.com.cn/number/n-50168.shtml
想说的话:
1. 分享:前段时间把 TLD::init(...)看完了,本想一鼓作气,其他的事太多只好放下。不过我对detection和tracking比较熟,init中已经把learning作了一遍,看懂了剩下的就容易了。现在重新捡起,无意中发现了zouxy09的注释,省了太多力气,半天就看完了。很多细节不用自己去抠--- 我们常抱怨这资源那文档太少,羡慕老外能力强,动作快,和他们愿意分享关系太大。经常看到一些不错的文章收藏起来,过几天去看居然删了!
可以理解可能是开公司要保密,但如果害怕别人知道了自己的思路就做不下去,那还是不要在这个领域做了。算法只是思想,谁也垄断不了。算法也一定是不断更新的,抱着一个算法不放也存活不了几年。原作者也基于这个技术开公司了,也没见他们基于这个限制别人使用。SIFT,SURF都patent了也没听说赚了大钱,kinect告诉你算法也实现不了。要保密的是实现细节
2. 比较:终于看完了实现,总的感觉这个算法还是更象工程应用(engineering)而不是理论突破(也不能要求太多了是不是)。感觉这么结合后并不一定会比单个的跟踪(tracking)或检测(detection-by-classification)模块作的更好,毕竟还是没有解决外观(appearence)和尺度(scale)变化这两个根本难题。不过这种框架反而应该在实际中非常实用,因为----------可调的参数太多了!
TLD相信很多人都试过了,实时性很多人都在抱怨,而且拿到自己的视频上总要调些参数效果才好。
比较起来更喜欢今年ECCV上Kaihua Zhang的Compressive Tracking:理论高深的吓人(开玩笑),源码简单的吓人。而且是目前为止我试过的off-the-shelf的tracker中跟踪效果最好的,不用调任何参数,绝对实时----代码那么少,想不实时都难吧(顺便说一句作者的blog就在上面提到过)。这才是做研究的方法,有个强大的理论做支撑,实现可以很简单却不会影响效果。所以如果搞数学的人愿意做应用,很多人都会下岗
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CT/CT.htm
另一个PWP(Pixel-Wise Posteriors),publish时间和TLD差不多,性能看上去也很美,不过作者说要开源,一直没有兑现。是个遗憾。个人觉得level set对部分遮挡效果应该很好,做到实时也不是难事
http://www.robots.ox.ac.uk/~cbibby/research_pwp.shtml
3. 总结:TLD其实是一个非常合适的入门和进阶算法:
a. 有理论,有高质量的paper(BMVC, CVPR, ICPR, 最后PAMI)
b. 有源代码!Matlab, C++, Windows, Linux, .....你还想要啥?
c. 有不同大牛小牛分享的详细的介绍和详细的代码注释(几乎每一行都解释到了)!
4. 牵涉面广,涉及到detection, tracking, classifcation,传统的视觉技术就是这么硬梆梆的划分的三大类。研究完了对每一部分多少能有点心得。
The End
楼下评论给的网址也很好啊: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7893022