【发布时间】：2023-03-21 16:16:01
【问题描述】：
我在 c 中使用 opencv-2.4.3，我被面部跟踪部分卡住了，我想使用粒子过滤器进行跟踪，我在 opencv-2.1 版本中得到了它，但是新的 opencv 版本似乎没有这个过滤器或者可能名称会有所不同，有没有人使用过 opencv-2.4.3，可以告诉我如何在 opencv-2.4.3 中使用粒子（冷凝）过滤器
【问题讨论】：
【发布时间】：2023-03-21 16:16:01
【问题描述】：
粒子过滤器是贝叶斯推理方法的一种非常具体的实现。 Condensation 是一种特殊的粒子过滤器，由于它已被用于跟踪视觉对象，因此它变得越来越流行。然而，粒子过滤器应该被视为一个框架，或者是一个可以针对每个问题实例化的架构。
据我所知，OpenCV 包含压缩算法，但您必须提供似然函数。老实说，我不会使用冷凝来跟踪人脸，因为它可能无法正常工作：人脸的外观变化很大，而且很难定义一个动态模型来跟踪人脸在序列中的潜在变化。
有许多更先进、更可靠的面部跟踪方法（仅提及一种，在线外观模型，http://www.cs.toronto.edu/~fleet/research/Papers/cvpr-01A.pdf）。但是，如果您想要一些简单的东西，我会开始使用面部检测器，例如由级联 (http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html#cascade-classifier) 提供的面部检测器，并将检测与 cv::KalmanFilter::KalmanFilter 链接起来。此外，您将获得与使用 cv::CamShift 进行冷凝的结果大致相同的结果。
【讨论】：
正如 marcos.nieto 所说，粒子过滤器是一种近似工具，可以加快对象的建模（对象的描述）和搜索过程（而不是像分类器那样对搜索窗口的每个像素进行贪婪搜索） .
另外，建模更新率也不足以掩盖突然的外观变化，如果你增加它，你的跟踪器最终会漂移。
我建议尝试结合使用VideoSurveillance 和Cascade Classifier 来构建一个基于对象的跟踪器，该跟踪器具有跨帧响应的数据关联。
【讨论】：
虽然您主要使用 OpenCV，但请查看 Accord.NET Extensions 库中粒子过滤算法（以及 Kalman 算法）的 C# 实现。样品包括在内。 关联： https://github.com/dajuric/accord-net-extensions
【讨论】：