【摘要】：針對粒子濾波跟蹤過程中容易積累誤差引起跟蹤失敗的問題,提出一種基于空間信息碼本背景建模的粒子濾波跟蹤算法。首先,在碼本背景建模過程中將目標像素碼本和周圍8鄰域像素碼本進行融合,克服背景噪聲干擾得到精確的前景目標;然后提取前景區(qū)域的核函數加權顏色特征作為粒子濾波初始狀態(tài)先驗分布。同時在重采樣過程中引入位置信息加權改進。實驗結果表明,該算法減少了粒子發(fā)散引起的采樣誤差,且能夠在復雜背景下對目標進行有效跟蹤,在實時性和準確性上優(yōu)于標準粒子濾波算法。
【圖文】：

＞)=true，colordist(xt，vi)≤ε2，其中ε2為檢測閾值，通常情況下ε1＜ε2;Step6若碼字ci與xt匹配，則xt=background，并更新碼字ci;否則，xt=foreground;同時對xt進行以下操作:Step6．1若在xt碼本的8鄰域相鄰碼本中，存在ci與之平匹配，則count++;Step6．2若count++≥K，K為設定閾值，則xt=background;否則，xt=foreground。1．3前景檢測結果對比采用PETS視頻數據庫中Camera和Lab兩組視頻進行實驗，分別對室外和室內場景進行前景檢測對比。如圖1所示，Camera中左側存在樹枝晃動，以及車輛經過引起沿途車窗光線變化，這些干擾都引起了標準碼本的誤檢。同樣，Lab中人體經過引起室內光線突變更是引起了標準碼本較大范圍的誤檢噪聲。而空間信息的碼本在初步檢測出前景之后又與背景碼本進行融合比較，進一步精確判斷前景像素，很好地適應了環(huán)境中的噪聲和背景干擾。圖1前景檢測結果對比2基于前景檢測的粒子濾波跟蹤算法2．1核函數加權顏色特征提取復雜背景、光照等干擾影響對目標的正確描述，本文采用核函數加權［10］顏色特征對檢測出的前景目標提取HSV顏色特征作為粒子濾波觀測模型，以減少復雜背景對觀測值的影響，即目標中心區(qū)域分配較大權值，而目標邊緣區(qū)域分配較小權值。其中H和S分量對光照不敏感各劃分為16個量化級，而V分量對光照明感劃分為4個量化級，直方圖顏色共被劃分為16×16×4個量化級。首先通過碼本前景檢測得到準確目標前景并求得外接矩形H0=［x0，y0，w，h］，其中(x0，y0)為矩形框中心坐標，w、h為矩形框寬和高，可得以矩形區(qū)域(x0，y0)為中心歸一化加權直方圖:q(u)=C∑ni=1k‖x1－x

Step5讀取下一幀，重新進行粒子初始化。3實驗結果及分析為驗證本文算法前景約束下粒子采樣的穩(wěn)定性和跟蹤效果的魯棒性，與空間信息碼本特征提取狀態(tài)下復雜背景跟蹤的有效性，分別進行了在交叉遮擋環(huán)境下同文獻［8］算法對比，與復雜背景環(huán)境下同文獻［2］標準粒子濾波算法對比。實驗采用VS2010+OpenCV2．0，環(huán)境為i5(2．60GHz)，內存2GB的筆記本電腦。(1)實驗一:文獻［8］算法交叉遮擋實驗對比實驗采用兩個目標由接近、交叉到分開的視頻(跟蹤粒子數為100)，對比文獻［8］和本文兩種算法的跟蹤效果與粒子采樣狀態(tài)。如圖2(a)所示，由于文獻［8］中粒子的采樣空間是隨機的，所以其粒子發(fā)散比較大，兩目標交叉過程中發(fā)散尤為嚴重。圖2(b)為本文算法的粒子采樣狀態(tài)，由于采用了檢測出的前景區(qū)域為粒子濾波觀測樣本，且粒子圍繞目標中心采樣，故粒子狀態(tài)較穩(wěn)定。圖2(c)為本文算法的最大權重粒子狀態(tài)即最終的跟蹤結果。圖2跟蹤效果對比根據圖2兩目標交叉時的第188幀跟蹤結果，，設定粒子矩形框的中心與目標實際中心的像素距離表征粒子的采樣狀態(tài)即發(fā)散程度，兩種算法粒子序號為1－100，采樣狀態(tài)統(tǒng)計如圖3所示，整個跟蹤過程數據對比如表1所示。圖3第188幀粒子采樣狀態(tài)統(tǒng)計
【作者單位】： 重慶郵電大學計算機科學與技術學院;重慶市軟件質量保證與測評工程技術研究中心;
【基金】：重慶市教委科學技術研究項目(KJ1402001) 重慶市科委基礎與前沿項目(cstc2014jcyjA 1347) 重慶市高校優(yōu)秀成果轉化項目(KJZH14219)
【分類號】：TN713

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本文編號：2547047