分塊跟蹤器
在計算機視覺領域中，物體跟蹤是重要的課題之一。而其核心問題是當物體發生遮擋如何處理。針對這個問題，很多學者提出了自己的看法，其中一類方法是分塊計算的思想。下面介紹一下這個算法的思路，供大家參考。
1 物體區域分割。將區域分割成c塊，每個小塊爲m*m像素大小。
2 當下一幀到，計算每個小塊的運動位置，此可以用多種方法得到。
3 根據每個小塊的運動位置，推算物體的整體運動位置和範圍。
4 小塊處理。觀察物體的運動位置中對應的重採用小塊和原來該小塊跟蹤後的小塊，比較兩者的距離，小於門限，認爲正常，大於門限認爲可能出現了outlier，那麼該小塊用重採樣的小塊代替。
5 模型更新。當前物體區域是否要加入到模型中，取決於物體的部分中多數是正常的。並且用此區域和模型中的其他N個模型比較，得到N個比較值（越小越好），如果N箇中的中值小於門限。認爲是可以接受的模型，那麼將此物體區域劃入模型中，並將N個模型中最老的去除。
評價:
1 此方法在線建模，對跟蹤物體保存N個像素級的物體模型。單就這種存儲模型來說，這不是一個好的想法。模型佔內存太大，要改進。
2 對物體分塊，可以抗遮擋。