在计算机视觉领域，视觉跟踪是一项具有挑战性的任务，主要是由于突变运动和光照变化引起的运动和外观上的大不确定性。尽管研究人员对视觉跟踪进行了广泛研究，并成功地应用于各种场景中，但由于这些不确定性的存在，准确地跟踪物体仍然是一大难题。最近的研究通过处理由外观变化和突变运动引起的大量不确定性，显著提高了视觉跟踪的准确性。大多数研究集中在基于随机游走的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)跟踪方法上，这些方法在从复杂和高维分布中采样时效率不高。本文提出了一种基于自适应哈密顿蒙特卡罗采样的跟踪方法，在贝叶斯滤波框架内实现了鲁棒的视觉跟踪。
在介绍自适应哈密顿蒙特卡罗采样之前，我们需要了解视觉跟踪、贝叶斯滤波框架、哈密顿蒙特卡罗采样、自适应步长策略和局部敏感直方图等核心概念。
视觉跟踪通常指的是在视频序列中持续跟踪一个或多个感兴趣的目标，以获取目标在连续帧中的位置和运动状态。这一过程对于视频分析、自动监控、人机交互等应用至关重要。为了实现视觉跟踪，研究人员通常需要解决运动估计、目标识别、模式分类、状态预测等多个问题。视觉跟踪算法必须能够应对遮挡、光照变化、目标形状和外观变化等问题。
贝叶斯滤波框架提供了一种理论基础，用于解决非线性非高斯系统的状态估计问题。在贝叶斯滤波框架中，状态估计是通过递归地结合先验知识和新的观测数据来实现的。典型的贝叶斯滤波器包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。粒子滤波器利用蒙特卡罗方法模拟后验概率分布，特别适用于处理复杂的非线性系统。
哈密顿蒙特卡罗采样（Hamiltonian Monte Carlo，HMC）是一种基于哈密顿动力学的MCMC采样方法，它可以更高效地从复杂和高维的概率分布中抽取样本。HMC利用哈密顿动力学在概率空间中进行“马尔可夫链”运动，避免了随机游走行为，从而更高效地探索目标分布。HMC的关键在于引入了动量变量和基于动量的转移机制，使得采样过程能够跨越局部最优解，从而提高采样的效率。
自适应步长策略在模拟哈密顿动力学时动态调整步长，以减少模拟误差并提高建议样本的接受率。这种策略能够根据采样过程的实时反馈信息动态调整步长，从而达到快速收敛于目标分布的效果。
局部敏感直方图（Locality Sensitive Histogram，LSH）是一种在处理由光照变化引起的外观变化时非常有用的工具。它通过对特征空间的划分，创建了能够反映局部相似性的直方图，使得在特征空间中的相似对象在直方图中具有较高的相似度。这有助于在图像特征变化显著时依然能够有效识别和跟踪目标。
在本文提出的自适应哈密顿蒙特卡罗采样基础上的跟踪方法中，为了抑制Gibbs采样阶段的随机游走行为，使用了有序超松弛方法来抽取联合状态变量的动量项。此外，为了提高模拟哈密顿动力学的效率，采用了基于自适应步长的方案以降低模拟误差并提高建议样本的接受率。在设计外观模型时，引入了局部敏感直方图来处理光照变化引起的外观变化。所提出的跟踪方法与其他几种最新的跟踪器进行了比较，使用了成功率和突变捕获率等多种定量度量标准。广泛的实验结果显示，该方法在性能上优于其他几种跟踪器。
本文的研究成果不仅在理论上提出了新的视觉跟踪方法，而且在实践中通过实验验证了其优越性，对视觉跟踪技术的发展具有重要贡献。研究人员可以通过本文的研究成果，了解和掌握在高维概率分布采样和处理光照变化等复杂场景下视觉跟踪的最新方法。
