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    基于顏色特征的自適應(yīng)尺度目標(biāo)跟蹤研究

    2018-11-19 11:04:58馬松華徐伯慶
    軟件導(dǎo)刊 2018年11期
    關(guān)鍵詞:分類器尺度濾波

    馬松華,徐伯慶

    (上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,上海 200093)

    0 引言

    目標(biāo)跟蹤指對視頻序列中目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)推斷,通過定位視頻中每一幀目標(biāo)生成運(yùn)動軌跡。隨著研究的不斷深入,人們提出了很多目標(biāo)跟蹤方法,但是對遮擋、姿態(tài)、快速運(yùn)動、光照變化以及尺度變化等情況仍面臨許多問題[1]。目標(biāo)跟蹤分為生成模型方法[2-5]和判別模型方法。生成模型方法是對當(dāng)前幀進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域建模,然后在下一幀中尋找與模型區(qū)域最相似的區(qū)域,就是預(yù)測的目標(biāo)位置。判別模型方法主要是將目標(biāo)和背景區(qū)分開來,以目標(biāo)區(qū)域?yàn)檎龢颖?,背景區(qū)域?yàn)樨?fù)樣本,通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練分類器,使其在下一幀中找到最佳目標(biāo)區(qū)域。

    目前目標(biāo)跟蹤主要采用判別模型方法,其中相關(guān)濾波的引入效果很好。Bolme等[6]利用誤差最小平方和建立一個(gè)目標(biāo)背景分類器,找到一個(gè)濾波器,使其在目標(biāo)上響應(yīng)最大,同時(shí)在計(jì)算過程中使用快速傅里葉變換提升速度,對目標(biāo)和背景區(qū)分效果很好。Henriques等[7]提出利用核函數(shù)基于檢測跟蹤的循環(huán)結(jié)構(gòu)(Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-detection with Kernels,CSK),采用循環(huán)矩陣對目標(biāo)進(jìn)行密集采樣,通過核函數(shù)計(jì)算相鄰幀的相關(guān)性進(jìn)而得到目標(biāo)位置。CSK算法使用的是原始灰度特征,Henriques等[8]在此基礎(chǔ)上將單通道擴(kuò)展至多通道,利用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)作為外觀模型特征代替原始的灰度特征,提出了核相關(guān)濾波(Kernelized Correlation Filters,KCF)以及雙相關(guān)濾波(Dual Correlation Filters,DCF),提升了跟蹤精度。Danelljan等[9]將顏色特征(color names,CN)應(yīng)用到相關(guān)濾波中,提高了目標(biāo)外觀的辨識能力,得到了很好的跟蹤效果。為實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)尺度及結(jié)合顏色特征的目標(biāo)跟蹤,本文在CN算法基礎(chǔ)上提出一種尺度估計(jì)方法,采用標(biāo)準(zhǔn)跟蹤數(shù)據(jù)集OTB[10](Object Tracking Benchmark)中的視頻序列進(jìn)行驗(yàn)證,并與CN和其它跟蹤算法進(jìn)行對比。

    1 CN跟蹤器

    本文將自適應(yīng)顏色特征[11-19]作為目標(biāo)外觀模型,然后作用在CSK跟蹤器上,通過映射將目標(biāo)區(qū)域中的所有RGB值與11種基礎(chǔ)顏色[20]進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作。為減少計(jì)算時(shí)間、提高跟蹤精度,將基礎(chǔ)顏色從較高的維度(11維)通過主成分分析法(PCA)降到二維,通過降維誤差最小化得到原始特征的大部分信息,見式(1)。

    (1)

    (2)

    (3)

    將顏色信息添加到擴(kuò)展的多維顏色特征CSK跟蹤器中,通過使用大小為M×N中心的帶有顏色信息的圖像塊x,利用循環(huán)移位xm,n,(m,n)∈{0,…,M-1}×{0,…,N-1}作為分類器的訓(xùn)練樣本,利用高斯函數(shù)y(m,n)通過最小化結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)泛函式(4)訓(xùn)練分類器。

    (4)

    其中,y(m,n)是xm,n的函數(shù),λ是控制過擬合的正則化參數(shù),φ是映射到核函數(shù)k引起的希爾伯特空間,定義內(nèi)積為<φ(f),φ(g)≥k(f,g)。通過w=∑m,na(m,n)φ(xm,n)得到式(5)中的最小值。

    對系數(shù)a有:

    (5)

    這里F是離散傅里葉變換(DFT),其中Y=F{y},Ux=F{ux},ux(m,n)=k(xm,n,x),同時(shí)對于所有的m、n、f和g,有k(fm,n,gm,n)=k(f,g),文獻(xiàn)[7]證明核函數(shù)k具有平移不變性,這樣就可通過循環(huán)矩陣和高斯核函數(shù)求解相關(guān)濾波,通過相關(guān)濾波得到最大響應(yīng)位置。

    2 自適應(yīng)尺度

    (6)

    其中,As為訓(xùn)練分類器中的學(xué)習(xí)系數(shù),Ys為分類器的輸出,Uxs=F{uxs},uxs(m,n)=k(xsm,n,xs)。

    (7)

    (8)

    (9)

    由于相鄰兩幀中尺度的變化相對于位置變化較小,因此先通過帶有顏色特征的位置濾波器確定目標(biāo)位置,然后在目標(biāo)位置的周圍取不同尺度,通過計(jì)算尺度濾波的最大響應(yīng)值得到最佳尺度。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)配置為Intel(R) Core(YM) i5-3230M CPU,主頻2.60GHz,內(nèi)存4.0GB,軟件環(huán)境為MATLAB R2014a。對于視頻序列,算法參數(shù)保持不變。其中正則化參數(shù)λ為0.01,高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差σ為0.2,學(xué)習(xí)因子α為0.075,空間帶寬s為1/16,尺度濾波器S為33,尺度因子γ為1.02,尺度學(xué)習(xí)因子β為0.25。

    本實(shí)驗(yàn)采用中心位置誤差(Center Location Error,CLE)、距離精度[18](Distance Precision,DP)和成功率[21](Success Rate,SR)這3個(gè)評估標(biāo)準(zhǔn)衡量跟蹤器情況,相應(yīng)計(jì)算公式如下:

    CLE表示估計(jì)的目標(biāo)中心位置與真實(shí)位置之間的歐式距離:

    (10)

    其中,(xi,yi)表示目標(biāo)的真實(shí)位置,(xi_st,yi_st)表示通過跟蹤算法得到第i幀的目標(biāo)中心位置。

    DP表示中心位置誤差小于特定閾值的幀數(shù)與總幀數(shù)之比,有

    (11)

    其中,m表示中心位置誤差小于特定閾值(實(shí)驗(yàn)取20 pixel)的幀數(shù),n表示視頻序列的總幀數(shù)。

    SR計(jì)算公式為:

    (12)

    其中,Ri表示實(shí)驗(yàn)獲取的跟蹤框面積,Rst表示視頻序列中標(biāo)記的跟蹤框面積。

    為驗(yàn)證本文算法的跟蹤效果,選取CarScale,Girl,Human8,Shaking,Singer1,Skater,Skating1,Toy,Tiger1和Vase這10個(gè)視頻序列進(jìn)行測試,表1給出了5種算法(CSK,KCF,DSST[10],CN,本文算法)對10個(gè)視頻序列進(jìn)行跟蹤的平均CLE(in pixels)、DP(%)和SR(%),其中最好的結(jié)果被加粗。從表1可以看出,與CN算法相比,平均中心位置誤差由原來的14.52 pixel下降到9.53 pixel,距離精度由原來的77.9%增加到現(xiàn)在的86.0%,成功率由原來的44.4%增加到71.3%,跟蹤效果明顯優(yōu)于CN算法,本文算法優(yōu)于其它算法。

    表1 不同算法的平均CLE、DP、SR

    3.1 定性分析

    為更加直觀地和其它算法對比,本文選取了多組視頻序列,將所有的算法都在這些視頻序列上進(jìn)行測試,其跟蹤結(jié)果對比如圖1所示。為區(qū)別不同算法,分別用不同顏色的方框標(biāo)記,其中本文算法為紅色跟蹤框,CN算法為黑色跟蹤框,KCF為藍(lán)色跟蹤框,DSST為黃色跟蹤框,CSK為綠色跟蹤框。

    在CarScale中,目標(biāo)存在尺度變化情況,在第170幀時(shí)遮擋較嚴(yán)重,CSK算法跟蹤失敗。在整個(gè)跟蹤中,只有本文算法和DSST算法跟蹤效果好。在Dog1視頻中,目標(biāo)的尺度變化很大,所有算法都能準(zhǔn)確跟蹤到目標(biāo),但只有本文算法表現(xiàn)最好。在Girl視頻中,第116幀和316幀分別出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)和姿態(tài)變化情況,本文算法能很好地適應(yīng)。第437幀目標(biāo)發(fā)生嚴(yán)重遮擋,DSST、KCF、CSK都將遮擋物當(dāng)作目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,在第471幀遮擋消失后,目標(biāo)丟失,只有本算法和CN算法能夠準(zhǔn)確跟蹤,而本文算法跟蹤比CN算法效果好。在Skating1序列中,目標(biāo)存在著旋轉(zhuǎn)、遮擋、光照和尺度等變化,本文算法能準(zhǔn)確跟蹤并適應(yīng)尺度的變化,效果也比其它算法好。

    圖1 不同跟蹤算法效果

    3.2 定量分析

    為說明本算法跟蹤效果,現(xiàn)以Girl和Skating1視頻序列為例,圖2(a)、圖2(b)分別為Girl視頻序列的DP和SR曲線,圖2(c)、圖2(d)分別為Skating1視頻序列的DP和SR曲線,從圖中可以看出,本算法的跟蹤效果比其它跟蹤效果好。

    圖2 DP和SR曲線

    4 結(jié)語

    本文在CN算法基礎(chǔ)上增加了一種自適應(yīng)尺度方法,通過顏色特征對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行采樣,利用核相關(guān)濾波器確定目標(biāo)的位置和尺度。當(dāng)目標(biāo)大小發(fā)生改變時(shí),算法的跟蹤框能夠自適應(yīng)變化,獲取更多有效信息,同時(shí)通過更新濾波器的模板系數(shù)和尺度模板,使跟蹤精度更高。從10組視頻序列的跟蹤結(jié)果可知,本文算法不僅對尺度變化、遮擋、旋轉(zhuǎn)、光照變化、姿態(tài)變化具有很好的魯棒性,而且平均中心位置誤差達(dá)到9.53%,距離精度達(dá)到86.0%,成功率達(dá)到71.3%,這3個(gè)評估標(biāo)準(zhǔn)都優(yōu)于其它算法。但是本文算法對快速運(yùn)動效果不好,原因是目標(biāo)位置由上一幀目標(biāo)的中心決定,可搜索范圍有限。因此,下一步的研究重點(diǎn)是在復(fù)雜場景中通過引入運(yùn)動狀態(tài)估計(jì)方法提高魯棒性及跟蹤精度。

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