【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(biāo)像素碼本和周圍8鄰域像素碼本進(jìn)行融合,克服背景噪聲干擾得到精確的前景目標(biāo);然后提取前景區(qū)域的核函數(shù)加權(quán)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(quán)改進(jìn)。實驗結(jié)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(fù)雜背景下對目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,在實時性和準(zhǔn)確性上優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)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(shè)定閾值，則xt=background;否則，xt=foreground。1．3前景檢測結(jié)果對比采用PETS視頻數(shù)據(jù)庫中Camera和Lab兩組視頻進(jìn)行實驗，分別對室外和室內(nèi)場景進(jìn)行前景檢測對比。如圖1所示，Camera中左側(cè)存在樹枝晃動，以及車輛經(jīng)過引起沿途車窗光線變化，這些干擾都引起了標(biāo)準(zhǔn)碼本的誤檢。同樣，Lab中人體經(jīng)過引起室內(nèi)光線突變更是引起了標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行融合比較，進(jìn)一步精確判斷前景像素，很好地適應(yīng)了環(huán)境中的噪聲和背景干擾。圖1前景檢測結(jié)果對比2基于前景檢測的粒子濾波跟蹤算法2．1核函數(shù)加權(quán)顏色特征提取復(fù)雜背景、光照等干擾影響對目標(biāo)的正確描述，本文采用核函數(shù)加權(quán)［10］顏色特征對檢測出的前景目標(biāo)提取HSV顏色特征作為粒子濾波觀測模型，以減少復(fù)雜背景對觀測值的影響，即目標(biāo)中心區(qū)域分配較大權(quán)值，而目標(biāo)邊緣區(qū)域分配較小權(quán)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(zhǔn)確目標(biāo)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(biāo)，w、h為矩形框?qū)捄透�，可得以矩形區(qū)域(x0，y0)為中心歸一化加權(quán)直方圖:q(u)=C∑ni=1k‖x1－x

Step5讀取下一幀，重新進(jìn)行粒子初始化。3實驗結(jié)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(fù)雜背景跟蹤的有效性，分別進(jìn)行了在交叉遮擋環(huán)境下同文獻(xiàn)［8］算法對比，與復(fù)雜背景環(huán)境下同文獻(xiàn)［2］標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法對比。實驗采用VS2010+OpenCV2．0，環(huán)境為i5(2．60GHz)，內(nèi)存2GB的筆記本電腦。(1)實驗一:文獻(xiàn)［8］算法交叉遮擋實驗對比實驗采用兩個目標(biāo)由接近、交叉到分開的視頻(跟蹤粒子數(shù)為100)，對比文獻(xiàn)［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(xiàn)［8］中粒子的采樣空間是隨機(jī)的，所以其粒子發(fā)散比較大，兩目標(biāo)交叉過程中發(fā)散尤為嚴(yán)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(biāo)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(quán)重粒子狀態(tài)即最終的跟蹤結(jié)果。圖2跟蹤效果對比根據(jù)圖2兩目標(biāo)交叉時的第188幀跟蹤結(jié)果，，設(shè)定粒子矩形框的中心與目標(biāo)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(shù)據(jù)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(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;重慶市軟件質(zhì)量保證與測評工程技術(shù)研究中心;
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目(KJ1402001) 重慶市科委基礎(chǔ)與前沿項目(cstc2014jcyjA 1347) 重慶市高校優(yōu)秀成果轉(zhuǎn)化項目(KJZH14219)
【分類號】：TN713

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本文編號：2547047