DeepSORT(目标跟踪算法)中 可以设置阈值进行异常检测或目标跟踪的原因

DeepSORT(目标跟踪算法)中 可以设置阈值进行异常检测或目标跟踪的原因

flyfish

代码地址
https://github.com/shaoshengsong/DeepSORT

利用卡方分布的特性来设置合理的阈值进行异常检测或目标跟踪。

设定和定义

假设我们有一个 k k k 维的随机向量 X \mathbf{X} X,其服从均值向量 μ \boldsymbol{\mu} μ 和协方差矩阵 Σ \Sigma Σ 的多维正态分布,即:
X ∼ N ( μ , Σ ) \mathbf{X} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \Sigma) XN(μ,Σ)

马氏距离定义为:
D M ( X , μ ) = ( X − μ ) T Σ − 1 ( X − μ ) D_M(\mathbf{X}, \boldsymbol{\mu}) = \sqrt{(\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu})^T \Sigma^{-1} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu})} DM(X,μ)=(Xμ)TΣ1(Xμ)

我们需要证明:
D M 2 ( X , μ ) = ( X − μ ) T Σ − 1 ( X − μ ) D_M^2(\mathbf{X}, \boldsymbol{\mu}) = (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu})^T \Sigma^{-1} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) DM2(X,μ)=(Xμ)TΣ1(Xμ)
服从自由度为 k k k 的卡方分布,即:
D M 2 ( X , μ ) ∼ χ k 2 D_M^2(\mathbf{X}, \boldsymbol{\mu}) \sim \chi^2_k DM2(X,μ)χk2

步骤
  1. 标准化随机向量:设 Y = Σ − 1 / 2 ( X − μ ) \mathbf{Y} = \Sigma^{-1/2} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) Y=Σ1/2(Xμ),其中 Σ − 1 / 2 \Sigma^{-1/2} Σ1/2 是协方差矩阵 Σ \Sigma Σ 的逆的平方根矩阵,使得:
    Σ − 1 / 2 Σ Σ − 1 / 2 = I \Sigma^{-1/2} \Sigma \Sigma^{-1/2} = \mathbf{I} Σ1/2ΣΣ1/2=I这样 Y \mathbf{Y} Y 的协方差矩阵为单位矩阵:
    Y ∼ N ( 0 , I ) \mathbf{Y} \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \mathbf{I}) YN(0,I)
  2. 马氏距离平方的变换:由于 Y = Σ − 1 / 2 ( X − μ ) \mathbf{Y} = \Sigma^{-1/2} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) Y=Σ1/2(Xμ),则:
    ( X − μ ) T Σ − 1 ( X − μ ) = Y T Y = ∑ i = 1 k Y i 2 (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu})^T \Sigma^{-1} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) = \mathbf{Y}^T \mathbf{Y} = \sum_{i=1}^{k} Y_i^2 (Xμ)TΣ1(Xμ)=YTY=i=1kYi2
  3. 卡方分布的性质:对于 k k k 维独立的标准正态分布 Y ∼ N ( 0 , I ) \mathbf{Y} \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \mathbf{I}) YN(0,I),其每个分量 Y i Y_i Yi 独立且服从标准正态分布,即 Y i ∼ N ( 0 , 1 ) Y_i \sim \mathcal{N}(0, 1) YiN(0,1)。因此, ∑ i = 1 k Y i 2 \sum_{i=1}^{k} Y_i^2 i=1kYi2 k k k 个独立标准正态随机变量的平方和,根据卡方分布的定义:
    ∑ i = 1 k Y i 2 ∼ χ k 2 \sum_{i=1}^{k} Y_i^2 \sim \chi^2_k i=1kYi2χk2
  4. 结论:综上所述,我们得出:
    ( X − μ ) T Σ − 1 ( X − μ ) = Y T Y = ∑ i = 1 k Y i 2 ∼ χ k 2 (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu})^T \Sigma^{-1} (\mathbf{X} - \boldsymbol{\mu}) = \mathbf{Y}^T \mathbf{Y} = \sum_{i=1}^{k} Y_i^2 \sim \chi^2_k (Xμ)TΣ1(Xμ)=YTY=i=1kYi2χk2
    因此,马氏距离的平方 D M 2 ( X , μ ) D_M^2(\mathbf{X}, \boldsymbol{\mu}) DM2(X,μ) 在多维正态分布下服从自由度为 k k k 的卡方分布。

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