Tracking-Algorithmen in Computer-Vision- und Objektverfolgungsanwendungen variieren je nach den spezifischen Anforderungen und Merkmalen der Tracking-Aufgabe. Ein häufig verwendeter Algorithmus ist der Kalman-Filter, eine rekursive mathematische Technik, die den Zustand eines dynamischen Systems aus einer Reihe verrauschter Messungen schätzt. Der Kalman-Filter ist besonders nützlich für die Verfolgung von Objekten mit vorhersehbarer Bewegungsdynamik, wie zum Beispiel Fahrzeuge oder Flugzeuge, indem er den nächsten Zustand auf der Grundlage früherer Messungen vorhersagt und Vorhersagen auf der Grundlage neuer Beobachtungen anpasst.
Die Bestimmung des „besten“ Tracking-Algorithmus hängt von mehreren Faktoren ab, darunter Anwendungsanforderungen, Eigenschaften der verfolgten Objekte, verfügbare Rechenressourcen und Umgebungsbedingungen. Obwohl der Kalman-Filter weit verbreitet ist, werden andere Algorithmen wie der Partikelfilter (oder der sequentielle Monte-Carlo-Algorithmus) für nichtlineare und nicht-Gaußsche Tracking-Szenarien bevorzugt, bei denen die genaue Modellierung von Objektbewegungen oder Messrauschen schwieriger ist. Die Wahl des Algorithmus erfordert häufig einen Kompromiss zwischen Tracking-Genauigkeit, Recheneffizienz und Robustheit gegenüber Managementschwankungen und -unsicherheiten.
In Objektverfolgungssystemen werden je nach spezifischen Verfolgungsanforderungen und Umgebungsbedingungen mehrere Algorithmen verwendet. Neben dem zuvor erwähnten Kalman-Filter und Partikelfilter werden häufig Algorithmen wie Mean Shift, Camshift (basierend auf Mean Shift) und optische Flusstechniken verwendet. Average-Shift- und Camshift-Algorithmen sind besonders effektiv bei der Verfolgung von Objekten mit räumlichen und farbbasierten Merkmalen, während optische Flussmethoden die Bewegung von Objekten verfolgen, indem sie Änderungen der Pixelintensität zwischen aufeinanderfolgenden Bildern analysieren.
Soi (Simple Online and Real Time) ist ein Algorithmus, der für die Verfolgung mehrerer Objekte in Videos oder Echtzeitüberwachungssystemen entwickelt wurde. Es integriert Erkennungs- und Verfolgungsprozesse, um Objekterkennungen über Frames hinweg zuzuordnen und Objektidentitäten über die Zeit hinweg aufrechtzuerhalten. Sorh verwendet eine Kombination aus Datenassoziationstechniken wie dem ungarischen Algorithmus und Bewegungsvorhersagemodellen, um Objekttrajektorien abzuschätzen und Spurverfolgungszustände zu aktualisieren. Es ist bekannt für seine Effektivität bei der Handhabung von Echtzeitanwendungen und seine Fähigkeit, mehrere Objekte gleichzeitig in komplexen Szenen zu verfolgen.
Die Theorie der Objektverfolgung in der Computer Vision umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Techniken zur automatischen Verfolgung und Lokalisierung von Objekten in Videoaufnahmen oder Bildsequenzen im Laufe der Zeit. Ziel der Objektverfolgung ist es, die Identität von Objekten zwischen Bildern trotz Abweichungen im Aussehen, Verdeckungen, Beleuchtungsänderungen oder anderen Herausforderungen aufrechtzuerhalten. Die theoretischen Grundlagen der Objektverfolgung umfassen verschiedene Disziplinen, darunter Statistik, maschinelles Lernen, Signalverarbeitung und Computer Vision. Zu den Schlüsselkonzepten gehören Bewegungsmodelle zur Vorhersage von Objektpositionen, Merkmalsextraktion zur Beschreibung des Erscheinungsbilds von Objekten, Datenassoziation zur Zuordnung von Objekterkennungen über Frames hinweg sowie Filtertechniken zur Zustandsschätzung und zum Unsicherheitsmanagement. Effektive Objektverfolgungsalgorithmen integrieren diese theoretischen Prinzipien, um eine genaue, zuverlässige und effiziente Verfolgungsleistung über verschiedene Anwendungen und Szenarien hinweg zu erzielen.