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    尺度優(yōu)化的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤

    2019-06-11 11:35張文明侯建平朱向東李海濱高雅昆李雅倩
    中國(guó)測(cè)試 2019年4期
    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤

    張文明 侯建平 朱向東 李海濱 高雅昆 李雅倩

    摘要:視覺(jué)目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控和人機(jī)交互等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。該文針對(duì)時(shí)空上下文(sTc)跟蹤算法尺度適應(yīng)性不強(qiáng)的問(wèn)題進(jìn)行研究,提出一種尺度優(yōu)化的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤算法。首先,提出一種新型加權(quán)濾波函數(shù),濾除圖像的高頻信息,提升算法的精度;其次,定義兩種判別標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)時(shí)空上下文模型的自適應(yīng)更新;最后,通過(guò)相關(guān)性原理訓(xùn)練尺度濾波器,估計(jì)出目標(biāo)的尺度大小,提高算法的尺度適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)表明:提出的跟蹤算法能有效改善sTc跟蹤算法的尺度更新缺陷問(wèn)題,提高sTc跟蹤算法的跟蹤精度,與近年來(lái)出現(xiàn)的基本跟蹤算法相比,該算法有著良好的跟蹤效果。該算法在AMD-A6處理器、2.7GHZ主頻、4GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)下,實(shí)現(xiàn)68f/s的實(shí)時(shí)跟蹤速度。

    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤;時(shí)空上下文;尺度優(yōu)化;濾波函數(shù)

    中圖分類(lèi)號(hào):TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-5124(2019)04-0001-08

    0引言

    基于視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題,它被廣泛應(yīng)用到智能交通、運(yùn)動(dòng)分析等領(lǐng)域。雖然近年來(lái)目標(biāo)跟蹤技術(shù)取得了良好進(jìn)展,但是仍然面臨著尺度變化、光照變化、部分遮擋等挑戰(zhàn),因此設(shè)計(jì)出一種可以解決這些問(wèn)題的跟蹤器顯得尤為重要。根據(jù)目標(biāo)的外觀模型,可以將現(xiàn)有的跟蹤方法分成判別式跟蹤方法和生成式跟蹤方法兩類(lèi)。其中,生成式跟蹤方法主要是通過(guò)建立的表觀模型找到與其相似度最大的區(qū)域來(lái)確定目標(biāo),而判別式跟蹤方法是借助訓(xùn)練出的分類(lèi)器隔離出目標(biāo)和背景區(qū)域從而確定目標(biāo)位置。

    近年來(lái),相關(guān)濾波器的目標(biāo)跟蹤算法表現(xiàn)出良好的跟蹤性能,這些算法利用均方誤差模型所建立的分類(lèi)器學(xué)習(xí)濾波模型,通過(guò)響應(yīng)評(píng)分的峰值預(yù)估出目標(biāo)的位置,并且在跟蹤期間通過(guò)傅里葉變換來(lái)提升處理速度。相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤方法作為一種判別式跟蹤方法,逐漸由最初的基于最小均方誤差和濾波器的跟蹤(MOSSE),和基于核循環(huán)矩陣的跟蹤方法(CSK)逐步發(fā)展為多模板、多特征的跟蹤方法。

    相關(guān)濾波理論提出之后,Zhang等結(jié)合貝葉斯估計(jì)理論提出了高速的時(shí)空上下文(sTC)跟蹤方法,這種方法是一種生成式跟蹤算法,它將目標(biāo)周?chē)纳舷挛男畔⒖紤]在內(nèi),利用目標(biāo)在上下文區(qū)域各位置的置信圖估計(jì)出目標(biāo)的最佳位置,該方法不僅跟蹤速度快,而且加入了尺度更新機(jī)制,但是尺度的自適應(yīng)性并不強(qiáng);隨后,劉威等在STC跟蹤器的基礎(chǔ)上加入了類(lèi)似于中值流跟蹤算法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊,有效避免了跟蹤目標(biāo)丟失的情況;文獻(xiàn)[11]和文獻(xiàn)[12]建立了相應(yīng)的遮擋判別機(jī)制,利用峰值旁瓣比(PSR)判斷目標(biāo)跟蹤是否失敗,有效提升了STC跟蹤器的抗干擾特性;Jiang等在STC跟蹤器的基礎(chǔ)上利用多特征融合后的置信圖求取目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置,并且采用元細(xì)胞動(dòng)機(jī)理論更新不同特征對(duì)應(yīng)的置信圖,實(shí)現(xiàn)了魯棒性跟蹤效果。盡管近幾年的這些算法有效提升了STC算法的跟蹤精度,然而這些方法并沒(méi)有優(yōu)化尺度更新策略,對(duì)目標(biāo)尺度不斷變化的序列處理效果仍然不佳。鑒于目前大多數(shù)算法存在忽略尺度變化的問(wèn)題,文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]陸續(xù)提出了一系列尺度更新方案,一定程度上解決了尺度自適應(yīng)問(wèn)題,但這些算法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性較差。

    本文針對(duì)STC跟蹤器尺度估計(jì)不準(zhǔn)確問(wèn)題,結(jié)合相關(guān)性理論提出一種尺度優(yōu)化的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤方法。首先對(duì)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理濾波濾除圖像的高頻信息,然后利用提出的判別條件實(shí)現(xiàn)時(shí)空上下文模型的自適應(yīng)更新,最后按照文獻(xiàn)[9]的跟蹤流程實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的位置估計(jì)。此外,本文通過(guò)尺度金字塔估計(jì)目標(biāo)的尺度大小,優(yōu)化了原有的尺度更新策略,有效減少了由于尺度適應(yīng)性不強(qiáng)造成目標(biāo)丟失的情況。

    1.STC跟蹤器

    STC跟蹤算法主要是利用可以反映目標(biāo)位置的概率(目標(biāo)位置似然的置信圖)來(lái)實(shí)現(xiàn)整體的跟蹤過(guò)程。假如x表示目標(biāo)搜索區(qū)域內(nèi)任意位置,o為需要跟蹤的目標(biāo),X*為目標(biāo)中心位置,Ωc(X*)為目標(biāo)的上下文搜索區(qū)域,則目標(biāo)在X處出現(xiàn)的概率為

    sTc跟蹤器利用目標(biāo)的上下文信息有效提高了跟蹤的效果,但依然存在問(wèn)題:式(9)表明時(shí)空上下文模型的更新是無(wú)條件的,忽略了運(yùn)動(dòng)期間目標(biāo)靜止不動(dòng)等情況;跟蹤前的預(yù)處理濾波工作并不徹底;尺度估計(jì)依賴于置信圖,一旦置信圖求解出錯(cuò),算法將無(wú)法正確估計(jì)出目標(biāo)的尺度大小。

    2尺度優(yōu)化的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤

    本文針對(duì)以上問(wèn)題,對(duì)文獻(xiàn)[9]提出的跟蹤方法加以改進(jìn),圖1給出了本算法的基本流程圖。流程圖顯示,本算法整體的跟蹤過(guò)程包括位置估計(jì)、尺度估計(jì)兩部分,本文首先利用sTc跟蹤框架確定目標(biāo)的位置,然后利用求得的位置構(gòu)建尺度特征金字塔估計(jì)出目標(biāo)的尺度。

    2.1位置估計(jì)

    位置估計(jì)期間利用傅里葉變換可以顯著改善處理速度,但會(huì)對(duì)圖像邊緣產(chǎn)生一定的影響,引起頻域泄露現(xiàn)象。因此,傅里葉變換之前采用一種加權(quán)濾波函數(shù),過(guò)濾掉這些高頻信息,如式(11)。實(shí)際上,這種加權(quán)濾波函數(shù)完全可以看成一種低通濾波器。

    由于圖像的預(yù)處理過(guò)程直接對(duì)算法的置信圖產(chǎn)生影響,對(duì)此可以通過(guò)置信圖評(píng)判該方案的優(yōu)劣性。以basketball為例,圖2為預(yù)處理濾波后算法和原算法的置信圖每一幀的峰值數(shù)據(jù)曲線,圖3為該序列對(duì)應(yīng)的中心位置誤差對(duì)比曲線(中心位置誤差的定義在后續(xù)實(shí)驗(yàn)部分進(jìn)行了說(shuō)明)。圖4跟蹤效果對(duì)比圖曲線顯示500幀以后,原算法的目標(biāo)中心位置誤差達(dá)100像素以上,很明顯發(fā)生目標(biāo)丟失的情況;同樣此時(shí)置信圖的峰值波動(dòng)也比較明顯,圖給出了相應(yīng)的跟蹤效果圖。效果圖顯示485幀時(shí)目標(biāo)靠近到其他物體附近,此幀后目標(biāo)逐步跟丟;而進(jìn)行圖像預(yù)處理濾波之后目標(biāo)框體并未發(fā)生漂移,一直跟隨物體運(yùn)動(dòng),和原算法的處理方案相比有著良好的跟蹤效果。

    常規(guī)模型更新由于沒(méi)有考慮到置信圖的能量變化,不具備一定的判別性,因此需要對(duì)其更新策略加以優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)更新,且文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[17]已經(jīng)通過(guò)判別標(biāo)準(zhǔn)PSR取得了良好的跟蹤效果。對(duì)此,本文提出干擾判別標(biāo)準(zhǔn)δ1、δ2用于優(yōu)化時(shí)空上下文模型的更新策略,如式(12)、式(13)所示:

    為了評(píng)估尺度優(yōu)化對(duì)文獻(xiàn)[9]跟蹤效果的影響,驗(yàn)證本文提出的尺度優(yōu)化的跟蹤方法的有效性,將只改進(jìn)尺度估計(jì)部分的算法定義為多尺度時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤算法(s-STC),將本文最終算法定義為尺度優(yōu)化的時(shí)空上下文跟蹤算法(s-WWSTC)。

    3實(shí)驗(yàn)評(píng)估

    3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為AMD-A6處理器,主頻為2.7GHz,內(nèi)存4GB配置的計(jì)算機(jī),算法的開(kāi)發(fā)平臺(tái)為Matlab R2014a。實(shí)驗(yàn)測(cè)試序列來(lái)源于標(biāo)準(zhǔn)跟蹤數(shù)據(jù)集VOT、benchmark,視頻序列中包含了目標(biāo)跟蹤當(dāng)中常見(jiàn)的挑戰(zhàn)性場(chǎng)景,包括光照變化、運(yùn)動(dòng)模糊、快速運(yùn)動(dòng)、目標(biāo)遮擋、尺度變化等情況。

    3.2評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    實(shí)驗(yàn)采用文獻(xiàn)常見(jiàn)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)算法性能進(jìn)行測(cè)試。這些評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括中心位置誤差CLE(實(shí)際的目標(biāo)中心位置坐標(biāo)與人工標(biāo)定坐標(biāo)之間的歐式距離,該值越大,跟蹤效果不好)、距離精度DP(CLE小于設(shè)定閾值的視頻幀數(shù)與圖像序列總幀數(shù)的比值,DP值越大,跟蹤效果越好)、重疊率OR(跟蹤獲得的目標(biāo)區(qū)域與人工標(biāo)定目標(biāo)區(qū)域交集和并集的面積比,OR越大,跟蹤效果越好)、成功率SR(OR大于設(shè)定閾值的幀數(shù)與圖像序列總幀數(shù)的比值,SR的高低反應(yīng)了跟蹤性能的優(yōu)劣)。此外,以每秒處理視頻的幀數(shù)(f/s)來(lái)評(píng)估各跟蹤算法的跟蹤效率。

    3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文位置估計(jì)部分提出的WWSTC算法較STC算法相比有著較好的跟蹤性能,本文選取了公開(kāi)數(shù)據(jù)集中的14個(gè)視頻序列,它們包含了光照變化,遮擋,尺度變化,雜亂變化等干擾。由于WWSTC是在位置估計(jì)部分對(duì)原算法進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而主要影響著CLE、OP兩種指標(biāo)。表1給出了STC,WWSTC兩種算法的CLE對(duì)比結(jié)果(由于STC跟蹤器的尺度適應(yīng)性不強(qiáng),從而導(dǎo)致Women,RedTeam,Tunnel3個(gè)序列跟蹤出錯(cuò),無(wú)法計(jì)算出最終的結(jié)果,文中采用S-STC算法求得的數(shù)據(jù)代替,在表中用括號(hào)表示),相應(yīng)的距離精度對(duì)比結(jié)果如圖5所示(此時(shí)的閾值固定為20個(gè)像素)。

    結(jié)果顯示,WWSTC算法較原有的STC跟蹤器相比在各類(lèi)視頻中取得了良好的跟蹤性能,平均中心位置誤差比STC算法減少了26.63個(gè)像素(其中BlurFace序列的中心位置誤差由原來(lái)的112個(gè)像素減少到5.82個(gè)像素值,basketball序列由74.9個(gè)像素減小到8.7個(gè)像素)。

    為了證實(shí)尺度估計(jì)部分對(duì)算法的影響,同樣選取上述視頻序列,將S-STC算法、WWSTC算法、最后的S-WWSTC算法與STC算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。由于算法中的尺度估計(jì)與位置估計(jì)兩部分相互獨(dú)立的,因此尺度部分主要影響著跟蹤的重疊率和成功率。圖6給出了這四種算法在測(cè)試視頻序列中的重疊率和成功率對(duì)比結(jié)果(鑒于STC算法在個(gè)別視頻中效果較差,導(dǎo)致跟蹤期間跟蹤窗體消失,無(wú)法計(jì)算出women、RedTeam、tunnel序列的重疊率和成功率;WWSTC算法雖然一定程度上提升了跟蹤效果,對(duì)于RedTeam序列仍然出現(xiàn)跟蹤出錯(cuò)的情況。因此圖6中women序列為3個(gè)顏色條,RedTeam為兩個(gè)顏色條,tunnel為3個(gè)顏色條)。由此可見(jiàn),不僅S-STC算法改善了STC跟蹤器的跟蹤重疊率和成功率,而且提出的S-WWSTC算法進(jìn)一步提升了WWSTC算法的跟蹤性能,足以體現(xiàn)本文尺度優(yōu)化算法的優(yōu)越性。綜合以上位置估計(jì)和尺度估計(jì)的對(duì)比實(shí)驗(yàn),可以證明,本文提出的S-WWSTC算法明顯提高了STC算法的跟蹤效果。

    為了進(jìn)一步評(píng)估算法的整體性能,選取近年來(lái)出現(xiàn)的4種方法CSK、TLD、CT、ST和本文最終的S-WWSTC算法進(jìn)行比較,圖7給出了這些算法在部分具有代表性的圖像序列的跟蹤結(jié)果。圖7(a)中的目標(biāo)存在快速運(yùn)動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、光照變化等情況,只有本文算法和CSK算法一直準(zhǔn)確跟蹤到目標(biāo),其他算法均出現(xiàn)漂移現(xiàn)象;圖7(b)出現(xiàn)背景相似和遮擋情況,本文算法始終能夠跟蹤到圖中的易拉罐,并且能夠準(zhǔn)確適應(yīng)目標(biāo)的尺度變化;圖7(c)中的目標(biāo)姿態(tài)發(fā)生明顯變化,除了本文算法,其他算法均出現(xiàn)了明顯的漂移現(xiàn)象。

    圖8給出了上述視頻集中5種算法的精度及成功率對(duì)比曲線。曲線顯示,本文算法較其他算法相比有著較高的距離精度和成功率。

    為了體現(xiàn)本文算法的跟蹤效率,在AMD-A6處理器、2.7GHz主頻、4GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)下,對(duì)上述5種算法進(jìn)行了仿真對(duì)比。表2為這些算法的平均速度對(duì)比結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示,雖然本文提出的算法雖然速度上與STC跟蹤器、CSK跟蹤器相比略有不足,但68f/s的平均跟蹤速度足以滿足實(shí)時(shí)跟蹤的需要。

    4結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)原有STC跟蹤器尺度適應(yīng)能力不強(qiáng)的問(wèn)題,提出了自適應(yīng)尺度的目標(biāo)跟蹤方法,使得該算法對(duì)尺度變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)具有更強(qiáng)的適應(yīng)能力,有效提高了跟蹤的準(zhǔn)確度和成功率。首先,通過(guò)對(duì)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理濾波,濾除圖像的高頻信息量;其次,利用干擾判別條件優(yōu)化時(shí)空模型的更新策略,實(shí)現(xiàn)模型的自適應(yīng)更新;此外,利用相關(guān)性原理構(gòu)建尺度金子塔,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的尺度自適應(yīng)。實(shí)驗(yàn)表明,本算法在目標(biāo)發(fā)生尺度變化、光照變化、姿態(tài)變化、部分遮擋、旋轉(zhuǎn)及快速運(yùn)動(dòng)等復(fù)雜情況下均能獲得良好的跟蹤效果。本算法在AMD-A6處理器、2.7GHz主頻、4GB內(nèi)存的計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)下,實(shí)現(xiàn)了68f/s的實(shí)時(shí)跟蹤速度。

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