行人檢測與跟蹤

朱麗華 蘆娜

摘要：混合高斯模型在對運(yùn)動目標(biāo)檢測中常用于背景建模。當(dāng)運(yùn)動目標(biāo)停留在場景中某一位置過長時采用混合高斯模型會產(chǎn)生目標(biāo)在場景中消失的現(xiàn)象，且需要根據(jù)目標(biāo)在場景中運(yùn)動與靜止情況，來決定整幀更新還是只更新背景區(qū)域，容易造成運(yùn)動目標(biāo)出現(xiàn)不連續(xù)性。為了解決上述問題，對傳統(tǒng)的高斯模型進(jìn)行了改進(jìn)，并將前景區(qū)域劃分為運(yùn)動區(qū)域和非運(yùn)動區(qū)域，進(jìn)而檢測運(yùn)動區(qū)域目標(biāo)是否為陰影，從而決定是否去除陰影。針對Mean-Shift算法理論上的不足以及跟蹤目標(biāo)時的領(lǐng)域跟蹤局限性，同時采用了改進(jìn)的Mean-Shift方法進(jìn)行跟蹤。采用OpenCV庫和VS2012實(shí)現(xiàn)算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文所提算法具有較強(qiáng)的魯棒性和穩(wěn)定性，有效地消除行人運(yùn)行產(chǎn)生的拖影，并能較好實(shí)現(xiàn)行人檢測與跟蹤。

關(guān)鍵詞：混合高斯模型； Mean-Shift；行人檢測；行人跟蹤；Opencv

中圖分類號：TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）10-0149-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 引言

運(yùn)動目標(biāo)檢測是將視頻圖像中的變化區(qū)域從場景中分割出來，其目的是利用視頻圖像檢測并提取出運(yùn)動目標(biāo)。目前，運(yùn)動目標(biāo)檢測主要有三種方法[1][2]：幀差法、光流法和背景差分法。相對于光流法對硬件要求高、實(shí)用性較差和幀差法對變化小的像素點(diǎn)難以檢測，背景差分法由于計算速度快，容易實(shí)現(xiàn)，在運(yùn)動目標(biāo)檢測中得到了廣泛應(yīng)用。Stauffer[3]和LEE W H[4]利用混合高斯模型來建立背景模型，魯棒地克服光照變化、樹枝搖動等造成的影響，但該方法對運(yùn)動物體在場景中停止不動或長時間停止檢測失效。文獻(xiàn)[5]采用全局調(diào)整更新率方法提高模型對背景變化的適應(yīng)能力，容易導(dǎo)致目標(biāo)檢測不完整。文獻(xiàn)[6][7]對不同區(qū)域采用不同更新率，使得背景模型能夠較準(zhǔn)確反映真實(shí)背景，但不能較好地解決長時間靜止物體變?yōu)檫\(yùn)動時造成的錯誤檢測問題。文獻(xiàn)[8]對前景檢測進(jìn)行了改進(jìn)較好地處理了噪音，但是沒有考慮對陰影的消除。

本文采用改進(jìn)的混合高斯模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測，有效提高了運(yùn)動目標(biāo)檢測的完整性。在運(yùn)動目標(biāo)檢測中對傳統(tǒng)的高斯模型進(jìn)行了改進(jìn)，將前景區(qū)域劃分為運(yùn)動區(qū)域和非運(yùn)動區(qū)域，進(jìn)而檢測運(yùn)動區(qū)域目標(biāo)是否為陰影，從而決定是否去除陰影，最終實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的檢測。

2 行人目標(biāo)檢測

2.1 經(jīng)典混合高斯模型

混合高斯模型[9-11]，它對圖像中的每個像素點(diǎn)用多個高斯分布構(gòu)成的混合高斯模型來建模，每個高斯模型參數(shù)化，模型的參數(shù)會自適應(yīng)更新，隨著新圖像的到來，需要更新每個像素點(diǎn)各個高斯分布的權(quán)重、均值和方差。先預(yù)定義K個混合高斯模型，得到新一幀圖像后對其更新，檢測當(dāng)前圖像的每個像素點(diǎn)中是否與K個模型中的任意一個匹配，如果有，則該像素點(diǎn)判定為背景點(diǎn)，反之為目標(biāo)點(diǎn)。

2.2 改進(jìn)混合高斯模型

從以上分析可以得到長時間匹配的高斯分布的權(quán)值會越來越大，而不匹配的高斯分布的權(quán)值會越來越小。在目標(biāo)檢測過程中，為了克服目標(biāo)的陰影很容易被誤檢為運(yùn)動目標(biāo)一部分，利用下面算法，對陰影進(jìn)行混合高斯建模，并消除陰影。

算法思想：

步驟1 初始化混合高斯模型參數(shù)。對每一個模型賦初始值，其中第一個分布的均值取當(dāng)前像素值，匹配次數(shù)為1，權(quán)重為1，其他模型相應(yīng)值賦0，且所有模型的方差初始化成一個較大值。

步驟2 模型更新：新到來的與其K個高斯分布去匹配。對K個模型分量權(quán)值正規(guī)化，保證總和為1。

步驟3：前景檢測，按照模型置信度對K個高斯分布排序，選前B個作為背景模型，根據(jù)判斷準(zhǔn)則確定為背景像素還是前景像素。

步驟4：將前景區(qū)域劃分為運(yùn)動區(qū)域和非運(yùn)動區(qū)域。

步驟5檢測運(yùn)動區(qū)域目標(biāo)是否為陰影。

在行人的識別過程中，為了獲得更好的效果，使用了腐蝕運(yùn)算和膨脹運(yùn)算，來有效減少小噪音影響。

3 行人目標(biāo)跟蹤

MeanShift算法最早由Fukunaga和Hostetler提出的一種基于迭代的非參數(shù)核密度估計算法。但傳統(tǒng)的Mean-Shift跟蹤算法對目標(biāo)的識別性能不夠優(yōu)秀，尤其在運(yùn)動目標(biāo)快速運(yùn)動時，由于獲取的圖像只具有局部的某些特性，甚至跟蹤失敗。本文采用改進(jìn)的Mean-Shift算法[12]，將Mean-Shift和Kalman濾波相結(jié)合，通過Mean-shift算法的迭代聚類作用，在Kalman算法跟蹤的結(jié)果上再進(jìn)行迭代計算，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)跟蹤。具體算法步驟如下：

步驟1 選擇搜索窗口；

步驟2 計算窗口的重心，并將窗口的中心設(shè)置在計算出的重心處。根據(jù)Kalman算法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測，并將結(jié)果作為運(yùn)動目標(biāo)的中心。

步驟3 重新計算窗口的重心，并將窗口的中心設(shè)置在計算出的重心處。將步驟2中得到的運(yùn)動目標(biāo)的中心值作為Mean-Shift迭代計算的初始值，進(jìn)行迭代計算并計算出當(dāng)前幀中運(yùn)動目標(biāo)的位置且輸出結(jié)果；

步驟4 返回步驟2，直到窗口的位置不再變化。如果是最后一幀，算法結(jié)束；否則跳轉(zhuǎn)到步驟2繼續(xù)跟蹤。

4 實(shí)驗(yàn)分析與比較

本文實(shí)驗(yàn)基于Opencv庫和VS2012，實(shí)驗(yàn)采用Intel2.5GHz處理器和4G內(nèi)存PC機(jī)，所用的視頻在室外環(huán)境獲取，從跟蹤結(jié)果可以看出采用本文改進(jìn)的算法能較準(zhǔn)確及時地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)行人的跟蹤。從中抽取一幀，對本文算法和經(jīng)典的混合高斯模型算法進(jìn)行了比較，幀的跟蹤結(jié)果如圖1和圖2所示。

5 結(jié)束語

運(yùn)動目標(biāo)的檢測算法種類很有，不同的算法在不同的環(huán)境下魯棒性不同，本文只是改進(jìn)了傳統(tǒng)的混合高斯模型，在簡單背景環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對單一行人目標(biāo)的檢測與識別。

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