梁 紅，張 哲，徐 帆，曾春年

(1.武漢理工大學(xué) 自動化學(xué)院，湖北 武漢430070;2.武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，湖北 武漢430070)

隨著計算機(jī)技術(shù)、自動化技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展，智能機(jī)器人成為當(dāng)今的研究熱點，對于智能移動機(jī)器人的研發(fā)來說，視覺是其中的一個重點，其物體識別備受關(guān)注。一方面，物體識別的能力代表了機(jī)器人認(rèn)知能力;另一方面，物體識別的研究成果可以用于即時定位與地圖構(gòu)建、智能監(jiān)控、人機(jī)交互系統(tǒng)和機(jī)器人環(huán)境感知等領(lǐng)域。很多成熟的移動機(jī)器人平臺已經(jīng)實現(xiàn)了特定物體的識別，從而使機(jī)器人擁有更為豐富的技能，如Willow Garage 公司的PR -II 機(jī)器人，可對各種杯子進(jìn)行識別和姿態(tài)預(yù)測［1］，并能根據(jù)指令為人們提供各種飲料;Aldebaran 公司的Nao 機(jī)器人，用攝像頭捕捉目標(biāo)物體圖像后，通過WiFi 傳到主服務(wù)器上，在主服務(wù)器上進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別，并可把自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗分享給其他Nao 機(jī)器人［2］;Sony 公司的Aibo 機(jī)器狗，可完成機(jī)器人足球比賽。

雖然在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，物體識別已經(jīng)是多年的研究熱點，也有相當(dāng)多可供研究的數(shù)據(jù)庫，但這些成果并不能直接被移動機(jī)器人所使用。相較于傳統(tǒng)物體識別的各個難點，如光照影響、旋轉(zhuǎn)影響、視角變化、遮擋等，移動機(jī)器人還面臨著因移動帶來的運動模糊以及復(fù)雜背景。同時它對算法的實時性要求也相當(dāng)高，而很多算法之所以取得好的性能，往往是通過犧牲實時性做到的。

因此針對移動機(jī)器人物體識別的應(yīng)用，需要尋找一個實時性較好，同時又要保證性能的算法。物體識別常用的一種方法是關(guān)鍵點匹配，其算法思路是提取目標(biāo)物體圖像的關(guān)鍵點和待識別圖像的關(guān)鍵點，然后進(jìn)行關(guān)鍵點匹配。根據(jù)關(guān)鍵點的匹配情況判斷待識別圖像中是否包含目標(biāo)物體。根據(jù)關(guān)鍵點的不同描述和匹配方法，分為兩個大類：一類是構(gòu)造特征不變描述子，一般來說，高維描述子獨特性更好，但耗時;低維計算量小，但損失關(guān)鍵點特性。常用高維進(jìn)行描述，再用各種方法降維。MIKOLAJCZYK 等對10 種局部描述子做了不變性實驗，結(jié)果表明，尺度不變特征(scale-invariant feature tansform，SIFT)算子及其擴(kuò)展算法在同類描述子中具有最強(qiáng)的魯棒性［3］;另一類是對關(guān)鍵點進(jìn)行統(tǒng)計特性分析，這種方法需要采集足夠的目標(biāo)物體圖像樣本，在很多應(yīng)用中，限于技術(shù)條件無法做到。變通的方法是根據(jù)一個目標(biāo)樣本，經(jīng)過模糊、扭轉(zhuǎn)、縮放等變換，構(gòu)造出目標(biāo)物體圖像各關(guān)鍵點的樣本集。此類算法的代表有隨機(jī)樹［4］和隨機(jī)蕨［5］。前者對關(guān)鍵點處圖像小塊(patch)用一種層次結(jié)構(gòu)描述。后者對關(guān)鍵點處圖像小塊用無層次結(jié)構(gòu)的二進(jìn)制特征來表征。

從性能和速度的比較來看，基于二進(jìn)制特征的隨機(jī)蕨算法可達(dá)到接近標(biāo)準(zhǔn)SIFT 的識別率，所需時間大大減少，因此隨機(jī)蕨算法更適合應(yīng)用在移動機(jī)器人上。然而該算法也有一定的局限性，由于其關(guān)鍵點的描述并沒有明確物理意義，其獨特性不夠強(qiáng)，誤匹配率較高。另外，移動機(jī)器人采集的圖像有一定的特點，如分辨率一般不高。這是由于帶寬和性能的限制，高分辨率的視頻攝像頭無法應(yīng)用到移動機(jī)器人上，通常在移動機(jī)器人上配備的攝像頭分辨率為640×480。移動機(jī)器人所處的環(huán)境光照比較復(fù)雜，這就造成采集的圖像曝光不一定很準(zhǔn)確。過曝和欠曝的情況時有發(fā)生，過曝會造成信息量減小，欠曝又會造成噪點干擾和運動模糊現(xiàn)象。移動機(jī)器人所處的環(huán)境在不斷變化，其背景物件也隨之變化，沒有固定的特征，顯得雜亂無章。所有這些因素對物體識別算法提出了更多和更高的要求。因此需要在常規(guī)隨機(jī)蕨算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，根據(jù)移動機(jī)器人待識別圖像的特點，通過對參數(shù)的調(diào)整以及匹配標(biāo)準(zhǔn)的改進(jìn)，獲得更高的識別率，同時保持較低的識別時間。

1 隨機(jī)蕨算法思想和參數(shù)選擇

1.1 目標(biāo)圖像關(guān)鍵點提取和統(tǒng)計樣本構(gòu)建

隨機(jī)蕨算法的關(guān)鍵點檢測子是LE PETIT 提出的，是基于harris 角點檢測的，可設(shè)定參數(shù)，檢測最穩(wěn)定的Hobj個關(guān)鍵點。以保證這Hobj個關(guān)鍵點最能體現(xiàn)目標(biāo)體的特征。

對關(guān)鍵點的圖像小塊進(jìn)行二進(jìn)制描述，設(shè)圖像小塊的尺寸為L×L，則二進(jìn)制碼中每一位的值取決于在該圖像小塊中隨機(jī)取兩點比較灰度值后的結(jié)果：

這種表述方式很簡單，為了保證其獨特性，必須保證二進(jìn)制碼的長度N，一般N至少需要300位以上。將各關(guān)鍵點所屬類用Ci(i=1，2，…，H)表示，根據(jù)貝葉斯公式：

如將fj分為M組，每組包含S=N/M位二進(jìn)制碼，并假設(shè)不同組的二進(jìn)制碼相互獨立，同組內(nèi)二進(jìn)制碼具有相關(guān)性，則式(2)可近似為：

這些組就稱為隨機(jī)蕨(ferns)，關(guān)于相關(guān)性的假設(shè)雖然在事實上不一定成立，但OZUYSAL 所作實驗表明，無論是隨機(jī)的分組還是按一定的相關(guān)性分組，對結(jié)果的差異都不大。但顯然隨機(jī)分組在計算上更容易實現(xiàn)。

1.2 構(gòu)建統(tǒng)計樣本模型

為了使根據(jù)統(tǒng)計樣本獲得的分類器具有魯棒性，通過如下變換矩陣來構(gòu)建樣本：

其中，Rφ和Rθ分別為角度為φ 和θ 的旋轉(zhuǎn)矩陣，φ 和θ 為生成樣本的旋轉(zhuǎn)角度，φ，θ∈［-π，π］;diag(λ1，λ2)為縮放矩陣，λ1，λ2為生成樣本的縮放范圍，如果目標(biāo)圖像與待識別圖像之間尺度變化不大，則λ1，λ2范圍可選擇較小值;如果尺度變化大，則λ1，λ2范圍需選擇較大值。同時在此基礎(chǔ)上，添加了范圍［0，255］，方差25 的高斯白噪聲。從而使分類器對旋轉(zhuǎn)、扭轉(zhuǎn)、縮放和噪聲都具有一定的魯棒性。得到這些樣本后，通過同樣的方式進(jìn)行二進(jìn)制碼描述，每個關(guān)鍵點取10 800 個樣本。根據(jù)這些樣本，可以獲得蕨類的統(tǒng)計特性。

1.3 待識別圖像中關(guān)鍵點的提取和匹配

待識別圖像中關(guān)鍵點的提取與目標(biāo)圖形關(guān)鍵點的提取方法基本一致，也可以確定Himg個最穩(wěn)定的關(guān)鍵點，因為待識別圖像一般都具有干擾物，所以參數(shù)選擇時，必須確保Himg＞Hobj，這樣才可以保證待識別圖像中有足夠關(guān)鍵點與目標(biāo)圖像中的關(guān)鍵點進(jìn)行匹配。得到關(guān)鍵點后，對圖像小塊進(jìn)行描述，小塊尺寸仍為L×L。通過式(3)可以計算出這串二進(jìn)制描述從屬于哪一類，即與目標(biāo)圖像的哪個關(guān)鍵點匹配的概率最大。

2 數(shù)據(jù)庫和評估函數(shù)的選擇

用于物體識別的數(shù)據(jù)庫非常多，如加利福利亞理工學(xué)院的Caltech101［6］數(shù)據(jù)集，Pacal VOC 競賽的數(shù)據(jù)集［7］，都是業(yè)內(nèi)認(rèn)可的性能比較數(shù)據(jù)集。但是，作為移動機(jī)器人的待識別圖像，其實際呈現(xiàn)出的效果與這種人工痕跡比較重的圖像有所不同，其分辨率一般較差，運動模糊的現(xiàn)象也比較嚴(yán)重。因此，筆者選用的數(shù)據(jù)庫是RAMISA 等制作的移動機(jī)器人數(shù)據(jù)庫IIIA30［8］。它的待識別圖像全部是從真實的移動機(jī)器人采集的實時視頻得到的，一共有30 個類別(29 個物體和背景)，2 450 個圖像，其部分圖像如圖1 所示。

筆者采用的評估函數(shù)為正確率Pre和召回率Rec，其定義為：

圖1 IIIA30 中的待識別圖像

其中：TP為有該物體，判斷也是有該物體;FP為沒有該物體，判斷有該物體;FN為有該物體，被判斷沒有該物體。

因此Pre即是所有判斷有該物體的圖像，確實有該物體的比率，也就是正確率。Rec是所有確實有該物體的圖像被判斷出來的比率，也就是召回率。

3 實驗結(jié)果和分析

在實驗中，測試了幾組關(guān)鍵點數(shù)目的數(shù)據(jù)，Hobj為目標(biāo)圖像中關(guān)鍵點的數(shù)目，Hobj取100，待識別圖像因干擾較多，關(guān)鍵點的數(shù)目Himg取500，小寸L為32，設(shè)置M=40 個隨機(jī)蕨，隨機(jī)蕨的位數(shù)S=11。

分類器建模中旋轉(zhuǎn)矩陣參數(shù)φ，θ∈［- π，π］，縮放矩陣根據(jù)待識別圖像與目標(biāo)圖像之間大小關(guān)系，設(shè)為λ1，λ2∈［0.6，1.5］，共生成10 800幅圖像，

對于基于關(guān)鍵點方法的物體識別，一般以關(guān)鍵點匹配數(shù)目作為標(biāo)準(zhǔn)來判定待識別圖像中是否有該物體，如文獻(xiàn)［9］。筆者最初也是用這種方式來進(jìn)行判斷，但發(fā)現(xiàn)效果并不太好。對識別效果特別差的圖像進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)由于移動機(jī)器人所取的圖像分辨率低，得到的關(guān)鍵點相當(dāng)少，匹配數(shù)目也相應(yīng)減少。因此這種僅用匹配數(shù)目的絕對數(shù)量進(jìn)行判別的方式顯然不適用于移動機(jī)器人的物體識別。在2 450 個數(shù)據(jù)圖像中，按所設(shè)定的參數(shù)，關(guān)鍵點數(shù)目取500 個，仍有500 個圖像中實際找到的關(guān)鍵點小于10。因此僅按傳統(tǒng)的關(guān)鍵點匹配數(shù)目作為標(biāo)準(zhǔn)是不合適的，于是引入另一個參量，即匹配分?jǐn)?shù)，其定義為：

其中：hnum為關(guān)鍵點匹配數(shù)目;hobj為實際找到的目標(biāo)圖像關(guān)鍵點數(shù)目;himg為實際找到的待識別圖像關(guān)鍵點數(shù)目。H為設(shè)定的尋找關(guān)鍵點數(shù)，h為實際取得的關(guān)鍵點數(shù)目，顯然h≤H，則hobj≤Hobj，himg≤Himg。

匹配分?jǐn)?shù)的引入使那些關(guān)鍵點很少，但都是正確匹配的待識別圖像，可以得到正確的判斷。最后判斷待識別圖像是否有該物體的函數(shù)成為一個兩參量的函數(shù)，即F(hnum，S)。該函數(shù)的結(jié)果值為布爾量，在S值一定的情況下，hnum取值越大，則Pre越大，Rec越小。這也是符合理論依據(jù)的。因為hnum越大意味著判斷有特定物體的標(biāo)準(zhǔn)更為苛刻，這自然帶來更高的正確率和更低的召回率。在hnum值一定的情況下，S取值越大，同樣是Pre越大，Rec越小。需要注意的是，如果S值和hnum取其范圍的最大值，Pre反而會下降，因為過于苛刻的判斷標(biāo)準(zhǔn)可能導(dǎo)致TP為0，則Pre也為0。根據(jù)hnum和S取值范圍，測試各組數(shù)據(jù)，求取使Rec不過于低(均值大于0.2)，Pre盡可能高的取值。最后采用的數(shù)值為hnum大于9，S大于0.5。

運行算法所用計算機(jī)配置為：i5 -4430 @3.00 GHz 四核，4 G 內(nèi)存，WIN7 64 位系統(tǒng)，得到的結(jié)果如表1 所示。

表1 不同類別的正確率和召回率

原始隨機(jī)蕨算法的平均正確率為0.49，改進(jìn)隨機(jī)蕨算法為0.82，提高了0.33。原始隨機(jī)蕨算法的平均召回率為0.44，改進(jìn)隨機(jī)蕨算法為0.22，僅有小幅下降。其平均運算時間為22.56 ms。

4 結(jié)論

筆者介紹了一種針對移動機(jī)器人攝取圖像進(jìn)行物體識別的隨機(jī)蕨算法，該算法是基于關(guān)鍵點匹配的。根據(jù)移動機(jī)器人采集圖像的特點對隨機(jī)蕨算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，在目標(biāo)圖像中提取足夠的關(guān)鍵點，并進(jìn)行描述和統(tǒng)計學(xué)分析，當(dāng)待識別圖像中被匹配的關(guān)鍵點數(shù)目達(dá)到所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)時，認(rèn)為待識別圖像中包含該物體。從實驗結(jié)果可看出，改進(jìn)隨機(jī)蕨算法保持了較低的運算量，實時性好，同時優(yōu)化算法達(dá)到了較高的識別正確率。

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