움직임 추정과 추적은 활동 인식, 교통 모니터링, 자동차 안전, 감시 등을 비롯하여 많은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 핵심 작업입니다.

Computer Vision Toolbox™는 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 및 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)와 같은 비디오 추적 알고리즘을 제공합니다. 이러한 알고리즘을 단일 객체를 추적하는 데 사용하거나 더욱 복잡한 추적 시스템의 구성요소로 사용할 수 있습니다. 또한 이 툴박스는 다중 객체 추적을 위한 프레임워크를 제공하며 여기에는 칼만 필터링 및 객체 탐지를 추적 정보에 할당하는 헝가리안 알고리즘도 제공합니다.

움직임 추정은 인접한 비디오 프레임 사이의 블록 움직임을 확인하는 과정입니다. 이 툴박스에는 광학 흐름, 블록 매칭 및 형판 매칭과 같은 움직임 추정 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 전체 영상, 블록, 임의 패치 또는 개별 픽셀과 관련이 있을 수 있는 움직임 벡터를 만듭니다. 블록 및 형판 매칭의 경우, 최적의 매칭을 찾기 위한 평가 메트릭으로는 평균 제곱 오차(MSE), 평균 절대 편차(MAD), 최대 절대 차분(MaxAD), 절대 차분 합(SAD), 차분 제곱 합(SSD) 등이 있습니다.