多特征融合的自適應性粒子濾波跟蹤算法

于金霞，許景民

YU Jinxia,XU Jingmin

河南理工大學 計算機科學與技術學院，河南 焦作 454003

College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo,Henan 454003,China

1 引言

在復雜背景下進行快速魯棒的目標跟蹤一直都是計算機視覺研究領域的熱點問題。它的主要任務是從圖像序列中精確地定位目標的位置、速度和姿態等信息[1]，可廣泛用于軍事和民用領域。目前已有很多學者在這方面進行了大量的研究，提出了很多有效的方法，形成了以均值漂移算法[2]為代表的確定性跟蹤方法和以粒子濾波[3]為代表的概率性跟蹤方法。確定性跟蹤方法的優勢是實時性較好，但這類方法的魯棒性較差，在復雜背景或存在遮擋情況下的跟蹤效果并不理想。概率性跟蹤方法的優勢是具有較強的抗遮擋和背景干擾能力，但這類算法的計算量較大，實時性有待改進。

近年來在國內外的研究中，為了同時提高跟蹤的實時性和魯棒性，特征或算法的融合已成為一種必然的趨勢。有學者在粒子濾波框架下融合目標的顏色信息、運動信息和邊緣信息等特征[4-6]，很大程度上提高了算法的魯棒性，但是由于需要的粒子數仍然較多，所以這些算法的實時性都不高。有學者將粒子濾波和均值漂移算法結合起來[7]，并通過聚類算法減少參與均值漂移迭代的粒子數來提高算法的實時性，但是由于只使用顏色這一個特征來表示目標，算法的魯棒性不高。提高目標跟蹤魯棒性的關鍵在于對目標特征的選擇和度量圖像序列中相鄰兩幀間目標相似性的方法[8]，而為了提高目標跟蹤的實時性，就必須降低在跟蹤過程中所使用的粒子數目，提高粒子的有效性。實際上，當目標在運動過程中受到周圍環境干擾較小時，使用少量粒子就可以達到穩定跟蹤的目的，當目標在運動過程中受到周圍環境干擾較大或存在遮擋的情況下，可以分配較多的粒子來增大粒子的多樣性以保證穩定跟蹤。為此本文在文獻[9]提出的跟蹤算法基礎上，根據跟蹤預測的準確程度自適應調整采樣粒子數，從而可以在保障跟蹤魯棒性的前提下，通過整體上降低跟蹤目標所需的粒子數目，達到提高算法實時性的目的。

2 目標跟蹤模型

本文采用一階動態模型來描述目標的運動規律，目標的狀態(Sk)及其隨時間的變化過程可以描述為：

其中，(x，y)表示目標的中心坐標；Hx和Hy分別表示目標區域的長半軸和短半軸；x′和 y′分別表示目標中心在圖像中X和Y方向的速度；α表示目標區域的縮放變化；A表示狀態轉移矩陣；wk-1是一個多變量的高斯白噪聲。

2.1 目標顏色特征的提取

顏色特征由于具有對目標的旋轉及姿態變化不敏感性的優點，經常被用于對目標的跟蹤。本文采用基于HSV顏色空間的加權顏色直方圖表示以y為中心點的目標顏色分布

采用Bhattacharyya系數來描述目標特征 py和候選區域qy之間的相似性。

2.2 目標結構特征的提取

除了顏色這一特征外，在度量相鄰兩幀圖像間目標相似性的時候還可以選擇其他的特征，如紋理、方向梯度直方圖等。目前一種新的評價方法是通過比較對比度、亮度和結構相似性三個參數來衡量圖像之間的差異，這種方法易于實現且計算量較小。本文就是使用這種方法在灰度圖像的基礎上建立目標的結構模型。兩幅大小一致的圖像x和 y的結構相似性S(x，y)定義為：

其中，μ表示灰度圖像的均值，σ表示灰度圖像的方差，σxy表示這兩幅灰度圖像的協方差。

2.3 粒子權值的計算

每個粒子經過狀態方程進行傳遞后，就表示目標在下一時刻的可能的狀態，其與目標真實狀態的相似度也即粒子的觀測概率為：

其中，αk和βk為顏色和結構這兩種相似性的融合系數，這兩個融合系數在跟蹤的過程中會進行自適應的調整。在當前預測的位置處，分別計算顏色相似性ρ′y(p，q)和結構相似性S′(x，y)，哪個相似性越大，就說明當前該特征越可靠，應該賦予較大的系數。

2.4 粒子數量的自適應選擇

當目標在劇烈運動或存在遮擋的情況下，需要使用較多的粒子以增加粒子的多樣性，從而可以盡可能地覆蓋目標的真實狀態。當目標所處的背景比較簡單時，采用較少的粒子數即可保證穩定的跟蹤。當前時刻采樣粒子數量的計算依據是，若上一時刻目標預測比較準確，則說明粒子的有效性越好，可以適當減少粒子數。反之，則表明當前粒子的有效性較低，這有可能是由于目標的運動狀態有明顯的變化或發生了遮擋等情況，此時應當增加采樣粒子數，以包含目標的真實狀態。

其中，Nt表示當前幀的采樣粒子數；Nmin和Nmax分別表示粒子數的上限和下限；pe表示前一幀目標預測狀態與真實目標狀態的相似度；系數a，b的選擇應使得粒子數位于合理的范圍內，大量實驗表明，取參數a=300，b=3使得Nt位于[60，150]的范圍內，此范圍可以保證粒子群的質量和跟蹤的實時性。

3 算法流程

本文采用基于多特征融合的自適應性粒子濾波跟蹤算法，以實現在復雜環境下對目標進行快速魯棒的跟蹤。算法的具體步驟如下：

步驟1初始化：粒子數的初始值設定為N0；在初始幀中手動選擇目標區域；通過式（3）建立目標的顏色模型；在選定的目標區域中，以目標中心為坐標原點按照高斯分布隨機采樣，并賦予每個樣本相同的權值，記為：

步驟4重采樣：隨著預測時間的推移，粒子有可能出現蛻化的現象。粒子的蛻化程度可以表示為Eff=，Eff越小，粒子蛻化就越嚴重，當Eff小于設定的閾值時，就進行重采樣。

步驟5融合系數更新：根據式（8）和式（9）調整在預測t+1時刻目標狀態時，顏色和結構這兩種特征的融合系數。

步驟6粒子集更新：根據式（10）調整在預測t+1時刻目標狀態時的粒子數Nt+1，從步驟2所得到的粒子集中復制出N個粒子。t+1

步驟7置t=t+1，轉到步驟2。

4 實驗結果及分析

為了驗證本文所提算法的有效性，對該算法在Matlab環境下進行仿真實現。分別設計了針對汽車和飛機模型的跟蹤實驗，其中初始粒子的數目設為100，顏色和結構兩種特征的融合系數初始都為0.5，加權顏色直方圖由8×8×2個條柱組成，以粒子位置為中心點的寬為20個像素的正方形區域建立結構模型。

圖1給出了本文算法和單純使用顏色這一特征對汽車進行跟蹤的結果，圖1（a）為單純采用顏色跟蹤所達到的效果，圖1（b）為本文算法所達到的效果，其中，綠色的橢圓形框表示算法輸出的目標位置。從圖中可以看出，在跟蹤的過程中，單純使用顏色的跟蹤算法，橢圓形框一直都在目標中心擺動，到第120幀時，橢圓形框已經發生了漂移，而到第180幀時，漂移現象更嚴重。本文的算法由于利用了目標的顏色和結構特征融合來進行跟蹤，兩者互為補充，一直能夠穩定地跟蹤目標。

圖1 汽車的跟蹤實驗

圖2給出了文獻[9]算法和本文算法在對飛機模型進行跟蹤的結果，圖2（a）為文獻[9]算法的跟蹤結果，圖2（b）為本文算法的跟蹤結果，其中，綠色的橢圓形框表示算法輸出的目標位置。從圖中可以看出，本文算法和文獻[9]算法均能夠穩定地跟蹤目標，圖2（c）給出了本文算法和文獻[9]算法在每一幀中跟蹤的誤差，可以看出，本文算法在跟蹤精度上與文獻[9]算法相接近。圖2（d）給出了這兩種算法在跟蹤過程中粒子數及消耗時間的變化情況，可以看出，本文算法可以在跟蹤過程中自適應調整粒子數目，剛開始時，飛機模型所處的背景較為簡單，在跟蹤過程中所使用的粒子數比較少；從第15幀開始，由于有樹木的干擾，加上人對飛機模型的遮擋，所以在跟蹤過程中所使用的粒子數目開始增加；到第41幀時，飛機模型被人完全遮擋了，此時跟蹤所使用的粒子數達到最大值；從第60幀開始，飛機模型再次運動到背景較為簡單的區域，所以在此后跟蹤過程中所使用的粒子數目開始逐漸下降。由表1可以看出，由于本文算法可以在跟蹤過程中自適應調整粒子數目，因而本文算法與文獻[9]算法相比，總體上降低了跟蹤所花費的時間，提高了算法的實時性。

表1 圖2所示兩種算法跟蹤過程中仿真數據的變化情況

圖2 飛機模型的跟蹤實驗

5 結束語

本文提出了一種基于多特征融合的自適應性粒子濾波跟蹤算法，其特點是：利用顏色和結構特征表示目標，動態地更新這兩種特征的融合系數，實現了復雜情形下的魯棒跟蹤；根據跟蹤預測的準確程度自適應調整采樣粒子數，總體上減少了用于跟蹤目標的所需粒子數目，提高了算法的效率。實驗結果驗證了本文算法的優越性，該算法能夠在保證跟蹤精度的前提下，對目標進行快速跟蹤。

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