Tracking是对电影素材中的相机运动和对象运动的分析，以便无缝集成CGI元素。
技术细节
2D 跟踪 分析图像平面上的运动，每个对象至少需要四个跟踪点，而3D 跟踪（摄像机跟踪）则重建空间中完整的摄像机运动，同时跟踪 50-200 个特征点。平面跟踪通过分析纹理图案和对比度渐变来捕捉平面。现代跟踪软件以亚像素精度工作，并能补偿高达 10 像素的运动模糊。对象跟踪通过组合多个摄像机角度来跟踪三维物体，而面部跟踪则实时分析多达 468 个面部点。
历史与发展
第一个商业运动跟踪系统由 Hammerhead Productions 公司于 1990 年为《终结者 2》开发。Industrial Light & Magic 公司于 1993 年通过《侏罗纪公园》确立了 3D 摄像机跟踪作为恐龙整合的标准。1995 年，2d3 的 "boujou" 彻底改变了自动特征识别，随后是 SynthEyes (2005) 和 PFTrack (2008)。自 2010 年以来，GPU 加速算法实现了超过 240fps 的实时跟踪，而机器学习自 2018 年以来平均将跟踪精度提高了 30%。
在电影中的实际应用
《地心引力》(2013) 使用了 LED 墙跟踪，带有 2,048 个参考标记，用于桑德拉·布洛克的太空场景。《荒野猎人》(2015) 将手持摄像机跟踪与自然景观标记结合，用于 CGI 熊的整合。典型的流程从在片场放置标记开始（每平方米 20-30 个跟踪点），然后进行自动求解计算和手动优化。跟踪的求解误差在此过程中低于 0.3 像素。匹配运动需要额外的 HDR 照片来进行照明重建，而场景扩展则需要精确校准镜头数据（焦距、畸变）。
比较与替代方案
跟踪与抠像的区别在于自动运动捕捉而非手动描摹。稳定利用跟踪数据进行图像校正，而匹配运动则将其用于 CGI 整合。带 LED 舞台的虚拟制作正越来越多地用 OptiTrack 或 Vicon 系统的实时摄像机跟踪来取代传统的跟踪。基于 AI 的跟踪（自 2020 年起）无需标记即可工作，但在计算时间只有传统标记系统的 60% 的情况下，精度仅达到传统标记系统的 85%。
最新动态
像即将发布的 Nikon Z90 这样的现代摄像机将人工智能跟踪系统直接集成到硬件中。这些自动化流程可以实时跟踪物体运动，从而简化拍摄和后期的制作。高分辨率传感器和智能跟踪算法的结合大大减少了匹配运动工作的手动工作量。