基于自適應增量PCA算法的移動機器人場景識別

田文奇，瞿心昱

(浙江交通職業技術學院機電學院，浙江杭州311112)

0 前言

基于計算機視覺的場景識別是實現人機交互的一種新的重要手段。通常的方法是先對攝像頭讀入的圖像或視頻信息進行場景的檢測和定位，然后對檢測到的場景進行跟蹤并分割出較小的感興趣區域，之后在此感興趣區域中分割出準確的場景，最后使用預先通過訓練樣本訓練好的分類器進行分類識別。已經有很多研究人員提出了自己不同的解決方法［1－6］，但是其基本框架還是和上述的一致的。這個框架是目前各種視覺識別系統包括場景識別所普遍采用的，主要存在的問題是:分類器的學習需要大量訓練數據，比如同一個場景，在不同光照不同角度，都需要大量樣本進行訓練，然而這些樣本的收集是一件耗時耗力且困難的;分類器的學習是批量的、離線的，如果要添加新的場景，必須增加新的訓練樣本，重新訓練，當類別很多時，重新訓練是非常耗時的，因此可擴展性差;對于事先訓練好的分類器，分類識別往往只停留在已訓練的類別里，對未知新類別會錯誤分類到已有類別中，而不會知道是新類別，即對新情況適應性和魯棒性差;場景特征只能從少量的初始樣本里獲得，這對于場景的準確特征表達往往是不夠的，識別準確率不能得到提高。

為了解決這些問題，國內外各研究人員提出了不同的在線學習框架和學習算法，將樣本的訓練和測試同時進行，實時地、在線地更新訓練結果和分類器。這樣就使得訓練分類器不需要收集大量訓練數據，而是在系統使用的過程中實時在線訓練，不斷在運行中獲得訓練樣本進行實時訓練和學習，隨時更新樣本特征空間，不斷提高識別的準確率，同時也能對未知類別實時檢測和學習。Stephan KIRSTEIN 等［7］模擬了人腦的記憶結構，采用Gabor 濾波和分層結構來進行特征提取，然后采用在線向量量化算法(oVQ)和增量學習向量量化算法(iLVQ)對物體特征實現在線增量學習，在3 個小時內實現了對50 個物體的在線學習和準確識別。A PRONOBIS 等［8］采用修改的支持向量機算法進行移動機器人室內場景的增量學習。Peter M ROTH 等［9］采用增量主成分分析(PCA)對手持未知物體進行在線學習。另外還有些研究人員研究了在線PCA 算法對視覺物體，行為和場景進行在線學習［10－12］。D SKOCAJ 和A LEONARDIS 等［13］則提出了一種用于子空間增量學習的加權和魯棒PCA 算法。

針對場景學習和識別，提出一種基于增量PCA的場景在線學習和識別方法。

1 自適應增量PCA 算法

算法流程如圖1 所示。假設輸入算法有n 個樣本，算法有如下一些變量:當前的子空間，當前樣本均值向量，當前系數向量，新樣本，其重建投影，子空間更新，更新后的平均向量和更新后的系數向量。

在步驟n+1 時，當新樣本輸入，新的子空間可以通過計算主成分分析得到的系數向量，而不是高維重建，因為系數向量和重建圖像包含相同的視覺變化，即在不同的坐標下，他們的本質是一樣的，因此這個方法在計算上非常有效。

圖1 自適應增量PCA 算法流程

在步驟n+1，新樣本投影到當前子空間

重建得

計算誤差向量

和擴展協方差矩陣

建立新的系數矩陣

求得下一步的系數矩陣為

更新的子空間為

上述在線主成分分析的問題是，在每一步增加了一個維度，因此，增加了計算和存儲成本和冗余樣本信息。因此，提出了自適應子空間的概念，來調整子空間上面的在線PCA 算法的更新策略。每一個新的場景圖像可以分為3 種情況:(1)未知樣本，新類;(2)與已學習類相似性較低的場景樣本;(3)與已學習類相似度高的場景樣本。設置兩個閾值來區分3種情況:θclass，類間距離閾值;θdistance，類內距離閾值。更新策略分為3 種方法根據θclass和θdistance。如圖2所示。

圖2 自適應子空間更新策略結構圖

如果‖r‖ ＞θclass，則通過在線PCA 算法計算新子空間U(n+1)，且dim(U(n+1))=dim(U(n))+1，如果‖r‖＜θclass，計算新樣本投影和已有所有樣本投影的歐式距離deuclidean 根據大小判斷分成兩個類別分別處理。

2 實驗與討論

實驗設計用來執行提出在線學習和識別的場景。預處理場景圖像作為樣本輸入分類器進行在線學習，每個樣本60 ×45 像素，即2 700 的維數。Visual C ++ 6.0 環境和OpenCV 庫用于本次在線場景識別實驗，硬件環境為AS-R 移動機器人，如圖3 所示。

圖3 AS-R 移動機器人實驗平臺

使用105 個場景樣本進行實驗。初始化分類器用20 個兩類樣本，每類10 個樣本。在線學習階段一個新樣本讀入分類器進行下一步學習。該方法在重建誤差等方面與離線PCA 比較結論如下。在線學習和識別開始于第21 個場景樣本。在線學習過程的樣本重建如圖4 和圖5 所示。

圖4 一個類別的重建過程

圖5 重建誤差趨勢

在圖中可以看到，隨著學習次數的增加，重建誤差減少了，重建結果逐步改進。在離線PCA 中，樣本不能重建，重建誤差不能減少，逐漸重建效果得不到提高。因此，采用文中提出的自適應增量PCA 算法進行場景的在線識別，可以使得移動機器人場景識別在線進行，知識得到不斷更新，遇到新情況不需要重新學習。隨著知識在線積累，識別系統有更好的可擴展性、適應性和魯棒性。

3 結束語

提出了一種基于自適應增量PCA 算法的移動機器人視覺場景識別。該方法可以使用相同的模式訓練和學習階段，從而實現新場景學習與識別。子空間更新策略是選擇自動對應3 種不同的樣本情況來衡量新樣本之間的相似度并學習樣本，這提高了適應能力。最后，進行了實驗測試表明，該方法對實時場景知識更新、添加和積累有很好的適應性和魯棒性。

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