Volgalgoritmen in computer vision- en objecttraceringstoepassingen variëren afhankelijk van de specifieke vereisten en kenmerken van de volgtaak. Een veelgebruikt algoritme is het Kalman-filter, een recursieve wiskundige techniek die de toestand van een dynamisch systeem schat op basis van een reeks metingen met ruis. Het Kalman-filter is met name handig voor het volgen van objecten met voorspelbare bewegingsdynamiek, zoals voertuigen of vliegtuigen, door de volgende toestand te voorspellen op basis van eerdere metingen en voorspellingen aan te passen op basis van nieuwe waarnemingen.
Het bepalen van het ‘beste’ trackingalgoritme hangt af van verschillende factoren, waaronder toepassingsvereisten, kenmerken van de objecten die worden gevolgd, beschikbare computerbronnen en omgevingsomstandigheden. Hoewel het Kalman-filter op grote schaal wordt gebruikt, hebben andere algoritmen zoals het deeltjesfilter (of sequentiële Monte Carlo) de voorkeur voor niet-lineaire en niet-Gaussiaanse trackingscenario’s waarbij objectbeweging of meetruis complexer zijn. De keuze van het algoritme impliceert vaak een afweging tussen volgnauwkeurigheid, rekenefficiëntie en robuustheid onder beheersvariaties en onzekerheden.
In objectvolgsystemen worden verschillende algoritmen gebruikt, afhankelijk van specifieke volgvereisten en omgevingsomstandigheden. Naast het eerder genoemde Kalman-filter en deeltjesfilter worden algoritmen zoals gemiddelde verschuiving, camshift (gebaseerd op gemiddelde verschuiving) en optische stromingstechnieken vaak gebruikt. Algoritmen voor gemiddelde verschuiving en camshift zijn bijzonder effectief bij het volgen van objecten met ruimtelijke en op kleur gebaseerde kenmerken, terwijl optische stroommethoden de beweging van objecten volgen door veranderingen in pixelintensiteit tussen opeenvolgende frames te analyseren.
Soi (Simple Online and Real time) is een algoritme dat is ontworpen voor het volgen van meerdere objecten in video’s of realtime bewakingssystemen. Het integreert detectie- en trackingprocessen om objectdetecties over frames heen te associëren en objectidentiteiten in de loop van de tijd te behouden. Sorh gebruikt een combinatie van dataassociatietechnieken, zoals het Hongaarse algoritme, en bewegingsvoorspellingsmodellen om de trajecten van objecten te schatten en de volgstatussen van sporen bij te werken. Het staat bekend om zijn effectiviteit bij het verwerken van realtime toepassingen en zijn vermogen om meerdere objecten tegelijkertijd in complexe scènes te volgen.
De theorie van objecttracking in computervisie omvat het ontwikkelen van algoritmen en technieken om objecten in videobeelden of beeldreeksen in de loop van de tijd automatisch te volgen en te lokaliseren. Objecttracking heeft tot doel de identiteit van objecten tussen afbeeldingen te behouden, ondanks uiterlijkvariaties, occlusies, lichtveranderingen of andere uitdagingen. De theoretische grondslagen van objecttracking omvatten verschillende disciplines, waaronder statistiek, machinaal leren, signaalverwerking en computervisie. Sleutelconcepten zijn onder meer bewegingsmodellen om objectposities te voorspellen, kenmerkextractie om de verschijningsvormen van objecten te beschrijven, gegevensassociatie om objectdetecties over frames te matchen, en filtertechnieken voor staatsschatting en onzekerheidsbeheer. Effectieve algoritmen voor objecttracking integreren deze theoretische principes om nauwkeurige, betrouwbare en efficiënte trackingprestaties te bereiken voor verschillende toepassingen en scenario’s.