房正華 楊新艷 李 蒙

（青島工學(xué)院信息工程學(xué)院 山東 266300）

0 引言

運(yùn)動(dòng)物體實(shí)時(shí)識(shí)別跟蹤技術(shù)的研究一直是電子信息領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，并在各種工程應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮了及其重要的作用，涉及圖像識(shí)別、模式匹配、實(shí)時(shí)跟蹤算法等多種技術(shù)領(lǐng)域。目前，該技術(shù)在識(shí)別精度、跟蹤效率、復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性等多方面都有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，這也為其在各個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)，包括區(qū)域智能監(jiān)控，日常生活中基于身份識(shí)別的個(gè)性化服務(wù)，視頻圖像處理中的視頻去模糊、視頻去抖等。

1 常見的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別跟蹤技術(shù)

當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別跟蹤技術(shù)主要有以下幾種類型。

（1）基于對(duì)目標(biāo)物體特征識(shí)別，諸如人臉識(shí)別中人臉的對(duì)稱性，雙目的對(duì)稱性，外圍輪廓等都是人臉這個(gè)物體的特征，以這些特征作為在視頻、圖像中抓取人員圖像的基礎(chǔ)。人員監(jiān)控、基于視頻的公交車人數(shù)統(tǒng)計(jì)等應(yīng)用主要就是采用這種方式。其可以實(shí)現(xiàn)對(duì)一類物體（比如人員，車牌）的識(shí)別，而并不關(guān)注與其特定的身份。

（2）基于模型匹配，對(duì)于被識(shí)別或被監(jiān)控人員或物體，預(yù)先在系統(tǒng)之上生成對(duì)應(yīng)的模型，形成模型庫(kù)。在該人員（物體）進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域后，系統(tǒng)通過將圖像實(shí)時(shí)與模型庫(kù)中的模型對(duì)照，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)某一個(gè)人員準(zhǔn)確識(shí)別。

以上兩種傳統(tǒng)的物體識(shí)別算法，面對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的復(fù)雜情景，會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)。

①目標(biāo)特性描述存在局限性，在物體特征復(fù)雜或處于復(fù)雜背景情況下，對(duì)其識(shí)別率造成影響。

②目標(biāo)特性靜態(tài)描述，無法對(duì)運(yùn)動(dòng)中或產(chǎn)生形變的物體持續(xù)跟蹤。當(dāng)同一物體展現(xiàn)不同的觀測(cè)角度或產(chǎn)生形變時(shí)，造成目標(biāo)特性描述無效。

③傳統(tǒng)模型通常采用“離線訓(xùn)練物體模型”，其被識(shí)別物體的最新特征不能自動(dòng)反饋至模型，造成物體及人員的靜態(tài)模型應(yīng)對(duì)物體形變，角度變化時(shí)存在局限性。

2 傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法及本文提出的新算法

運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法主要有“減背景法”、“幀差法”、“光流法”等。其中LK光流算法為目前能較準(zhǔn)確地檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的算法。而在實(shí)際應(yīng)用中，該算法在視頻圖像不穩(wěn)定、模糊的情況下存在錯(cuò)誤預(yù)測(cè)點(diǎn)群，造成跟蹤效果不穩(wěn)定。

運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別跟蹤技術(shù)所存在的這些問題，使其在實(shí)際應(yīng)用中所面對(duì)適應(yīng)性不好、魯棒性差、環(huán)境要求苛刻等諸多問題，影響其產(chǎn)品轉(zhuǎn)化能力及行業(yè)應(yīng)用效果。該文針對(duì)目前運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別跟蹤技術(shù)所存在的問題，提出了以具有實(shí)時(shí)在線更新特性的“物體多維度模型”為基礎(chǔ)，以四相位交叉約束的“無監(jiān)督自學(xué)習(xí)分類器”作為物體模型自更新的驅(qū)動(dòng)，并結(jié)合“基于位置正負(fù)置信區(qū)域約束的跟蹤定位算法”，最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)新穎的多運(yùn)動(dòng)物體實(shí)時(shí)識(shí)別跟蹤技術(shù)體系。相對(duì)于傳統(tǒng)算法，該系統(tǒng)最大的優(yōu)勢(shì)是其可以精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)對(duì)生活中普遍存在的可形變物體（如筆記本電腦的開合狀態(tài)、人臉的正側(cè)面等）的識(shí)別與跟蹤。在LK光流算法的基礎(chǔ)上創(chuàng)新性的添加了物體位置正負(fù)置信區(qū)（前景，背景）。

3 新算法的應(yīng)用

本文提出的是一種面向視頻中物體特征復(fù)雜、背景情況復(fù)雜、可形變物體的物體實(shí)時(shí)識(shí)別跟蹤技術(shù)，并基于此算法在嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別與網(wǎng)絡(luò)電視重點(diǎn)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。算法研究方面包括“無監(jiān)督自學(xué)習(xí)分類器”、“實(shí)時(shí)更新的物體多維模型”、“基于位置正負(fù)置信區(qū)域約束的跟蹤定位算法”構(gòu)成，圖1描述了整個(gè)系統(tǒng)組成。

圖1 系統(tǒng)組成

其運(yùn)作方式如下：

（1）通過給定被監(jiān)控物體的初始形態(tài)，“跟蹤定位算法”對(duì)視頻中的物體識(shí)別跟蹤。

（2）同時(shí)“自學(xué)習(xí)分類器”對(duì)當(dāng)前最新的物體形態(tài)進(jìn)行分類學(xué)習(xí)。

（3）基于分類器最新的分類及識(shí)別結(jié)果更新物體多維模型，該多維模型包括時(shí)間軸、特征點(diǎn)群描述、出現(xiàn)位置、正置信區(qū)、運(yùn)動(dòng)描述等內(nèi)容。

（4）更新的物體多維模型用于進(jìn)一步的識(shí)別與跟蹤。

系統(tǒng)中的三個(gè)模塊互相作用與約束，構(gòu)成一個(gè)交互式自校驗(yàn)更新子系統(tǒng)，并對(duì)上述三個(gè)模塊之間進(jìn)行交互校驗(yàn)，互為添加的迭代約束條件，進(jìn)而提高模型優(yōu)化水平與定位精度。

4 系統(tǒng)主要模塊構(gòu)成

基于該算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)身份驗(yàn)證，并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)電視終端的個(gè)性化智能推薦系統(tǒng)。該基于身份認(rèn)證的智能推薦系統(tǒng)是上述算法的驗(yàn)證與實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)主要模塊如下：

（1）視頻采集：通過微型攝像頭捕捉用戶的影像，傳輸給跟蹤識(shí)別子系統(tǒng)。

（2）人臉跟蹤：實(shí)現(xiàn)“基于位置正負(fù)置信區(qū)域約束的光流特征點(diǎn)群跟蹤算法”。

（3）物體模型：用于存儲(chǔ)和描述物體多維模型，并作為物體識(shí)別的依據(jù)。

（4）無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)現(xiàn)“四相位交叉約束自學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法”，并實(shí)時(shí)更新物體模型。

（5）物體識(shí)別：基于實(shí)時(shí)更新的物體多維模型，完成對(duì)視頻中物體的識(shí)別。

（6）信息推送：根據(jù)識(shí)別的結(jié)果，推送合適的節(jié)目及信息。

（7）通信：同網(wǎng)絡(luò)電視終端后臺(tái)通信，獲得針對(duì)不同人群的節(jié)目與消息信息。

5 結(jié)束語

本文提出的運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別跟蹤算法是對(duì)LK光流算法的改進(jìn)，首次將物體位置正負(fù)置信區(qū)域約束應(yīng)用到傳統(tǒng)的LK光流算法，大幅降低了原算法中錯(cuò)誤預(yù)測(cè)點(diǎn)群前后幀匹配相似值，提高了算法在視頻模糊、前后幀匹配較差等問題上的適應(yīng)性與魯棒性。

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