李志國，顧 鑫，祝樹生，王小輝，劉百奇

(中國運(yùn)載火箭技術(shù)研究院研究發(fā)展中心，北京100076)

1 引言

目標(biāo)跟蹤是自動(dòng)駕駛、視頻監(jiān)控、模式識(shí)別、機(jī)器人視覺跟蹤及導(dǎo)彈末制導(dǎo)［1］等領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重要研究課題。在實(shí)際的工程應(yīng)用中，為解決場(chǎng)景快速變化及突發(fā)性干擾影響而導(dǎo)致跟蹤失敗的問題，目標(biāo)的顏色、紋理、邊緣等具有不同鑒別能力的多種特征被融合利用［2］。但是，在多種特征融合過程中，對(duì)不同特征確定性的度量成為一個(gè)比較麻煩的問題。一個(gè)好的度量方法能夠使各種目標(biāo)特征的度量方便和簡潔，便于多種特征的融合和統(tǒng)一處理，甚至能夠根據(jù)不同的場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)多種特征的自適應(yīng)加權(quán)調(diào)整，達(dá)到優(yōu)化跟蹤算法的目的。本文提出了一種自適應(yīng)的特征確定性度量，并在粒子濾波的框架下采用加性特征融合［3］的方法實(shí)現(xiàn)了跟蹤算法的優(yōu)化。

2 特征確定性

近年來出現(xiàn)的各種多特征融合粒子濾波算法的主要區(qū)別是特征的提取及融合的策略不同。Brichfield等人提出了顏色和梯度特征的融合跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的頭部運(yùn)動(dòng)的跟蹤［4］。在該算法中，兩個(gè)特征在融合結(jié)果中的貢獻(xiàn)相等，即采用了固定的特征加權(quán)值。該算法在某些背景變化較大的場(chǎng)景下，跟蹤效果急劇惡化，甚至出現(xiàn)目標(biāo)跟丟的情況。

為實(shí)現(xiàn)特征融合過程中各特征加權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整，需要確定一種對(duì)各種目標(biāo)特征進(jìn)行統(tǒng)一描述的方法，通過該方法定義一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)特征的統(tǒng)一度量，并以此作為算法中特征加權(quán)值的表示和自適應(yīng)調(diào)整依據(jù)。

通過研究多個(gè)特征融合算法，發(fā)現(xiàn)在目標(biāo)的特征識(shí)別能力變?nèi)?即特征似然函數(shù)尖銳程度小)或粒子空間分布分散(即位置估計(jì)的方差小)時(shí)，跟蹤效果快速變差。由此對(duì)目標(biāo)的特征識(shí)別能力和粒子空間分布情況進(jìn)行綜合分析，以確定特征的確定性度量方法。

將目標(biāo)單個(gè)特征的跟蹤過程作為一個(gè)假想的粒子濾波過程。對(duì)應(yīng)特征的粒子經(jīng)預(yù)測(cè)后進(jìn)行更新，此時(shí)，特征的觀測(cè)概率值在其對(duì)應(yīng)的粒子上分布情況發(fā)生變化。同時(shí)，更新后的粒子空間分布也將發(fā)生改變。根據(jù)分布的不同，可以分為以下幾種情況，如圖1所示。

圖1 粒子濾波過程中的四種情況Fig.1 The diagrammatic sketch of four case in process of particle filter

圖1 (a)中，粒子位置的空間分布很分散，并且經(jīng)過加權(quán)求和后，跟蹤目標(biāo)的位置估計(jì)值方差也較大。特征的觀測(cè)概率值在粒子上的分布比較均勻，似然概率分布較為平緩，識(shí)別能力較弱，可以認(rèn)為該特征的確定性最低;

圖1(b)中，粒子位置的空間分布很分散，并且經(jīng)過加權(quán)求和后，跟蹤目標(biāo)的位置估計(jì)值方差也較大。特征的觀測(cè)概率值只集中在比較少的個(gè)別粒子上，因此特征的似然概率分布比較尖銳，識(shí)別能力較好，可以認(rèn)為該特征的確定性較圖1(a)高;

圖1(c)中，粒子位置的空間分布很集中，并且經(jīng)過加權(quán)求和后，跟蹤目標(biāo)的位置估計(jì)值方差也較小。特征的觀測(cè)概率值在粒子上的分布比較均勻，似然概率分布較為平緩，識(shí)別能力不是很強(qiáng)，可以認(rèn)為該特征的確定性較圖1(a)高;

圖1(d)中，粒子位置的空間分布很集中，并且經(jīng)過加權(quán)求和后，跟蹤目標(biāo)的位置估計(jì)值方差也較小。特征的觀測(cè)概率值只集中在比較少的個(gè)別粒子上，因此特征的似然概率分布比較尖銳，識(shí)別能力較強(qiáng)，可以認(rèn)為該特征的確定性最高。

通過以上4種情況的分析，可以定義如下的特征確定性度量:

其中，p(zj|xl)為第j個(gè)目標(biāo)特征在第l個(gè)粒子下的觀測(cè)概率。H(pjt)越大，該目標(biāo)特征下在粒子上的觀測(cè)概率分布越均勻。

3 特征融合及算法實(shí)現(xiàn)

本文選取廣泛使用的顏色和邊緣兩個(gè)特征來表征目標(biāo)，采用加性融合方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，特征的權(quán)值通過確定性度量來自適應(yīng)調(diào)整。對(duì)顏色特征的表示，采用文獻(xiàn)［5］中顏色直方圖的方法。對(duì)邊緣特征的表示，采用文獻(xiàn)［6］中基于圖像灰度信息的加權(quán)梯度方向直方圖的方法。融合策略采用文獻(xiàn)［3］中的方式，其觀測(cè)概率值可表示為:其中，λj為第j個(gè)目標(biāo)特征的觀測(cè)概率加權(quán)值，并且有通過對(duì)式(1)定義的目標(biāo)特征的確定性做歸一化處理，并作為該特征的加權(quán)值引入到式(3)中，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)加權(quán)的特征融合。

算法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

a)確定初始值:根據(jù)目標(biāo)的初始狀態(tài)值x0，計(jì)算顏色特征和邊緣特征的直方圖h10和h20;

b)狀態(tài)預(yù)測(cè):依據(jù)xt=Axt－1+W，計(jì)算下一幀狀態(tài)的預(yù)測(cè)值xt;

c)計(jì)算兩種特征下的觀測(cè)概率值p(z1|xt，l)和p(z2|xt，l)，根據(jù)式(2)計(jì)算觀測(cè)概率熵H(p1t)和

d)對(duì)目標(biāo)顏色和目標(biāo)邊緣特征下的粒子進(jìn)行重采樣，計(jì)算M個(gè)粒子的位置方差;

e)由式(3)計(jì)算兩個(gè)特征融合后的觀測(cè)概率p(z1，z2|x)，由式(1)計(jì)算顏色和邊緣的確定性值，并進(jìn)行歸一化處理;

f)更新:依據(jù)融合之后的似然概率計(jì)算粒子權(quán)值wt，l=wt－1，lp(zt|xt，l);

h)重采樣檢查:判斷粒子的權(quán)值，檢查是否需要重采樣。如果需要，則重采樣M次，并設(shè)定粒子權(quán)值均為1/M，否則不做任何處理;

i)轉(zhuǎn)向b)繼續(xù)處理。

4 試驗(yàn)與結(jié)果

本文選取一段公共視頻集作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行算法驗(yàn)證和跟蹤效果對(duì)比，跟蹤對(duì)象為道路上行進(jìn)的汽車，如圖2所示。比較對(duì)象分別為單一顏色特征跟蹤結(jié)果(圖2(a))和固定權(quán)值特征融合跟蹤結(jié)果(圖2(b)，歸一化后的權(quán)值設(shè)為0.5)。

圖像尺寸為320×240，粒子數(shù)目設(shè)定為100。本文三種算法均在Intel Core(TM)i7 CPU 2.93 GHz，4 G運(yùn)行內(nèi)存的計(jì)算機(jī)上用Matlab R2010a編程實(shí)現(xiàn)。

下面對(duì)各算法的跟蹤效果進(jìn)行分析。算法驗(yàn)證選取的視頻序列跟蹤的難點(diǎn)是目標(biāo)所處的背景存在樹枝等較強(qiáng)邊緣信息的干擾，目標(biāo)不斷的進(jìn)出有樹蔭的陰影區(qū)，導(dǎo)致其顏色特征變化較大。

對(duì)單一顏色特征跟蹤，當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入有樹蔭遮擋的陰影區(qū)時(shí)，其所處環(huán)境的光照發(fā)生了較大變化，在第206幀顏色跟蹤的位置和目標(biāo)實(shí)際所處的位置相差很大。當(dāng)目標(biāo)出陰影區(qū)后再次進(jìn)入有樹蔭遮擋的區(qū)域時(shí)(第346幀)，顏色跟蹤完全失效了。

對(duì)固定權(quán)值為0.5的多特征融合跟蹤，由于背景中較強(qiáng)邊緣信息的干擾，同時(shí)特征融合的過程中并沒有根據(jù)外部環(huán)境的變化自適應(yīng)的調(diào)整邊緣特征在觀測(cè)概率中所占的權(quán)重，導(dǎo)致最終跟蹤失效(第246幀)。

圖2 試驗(yàn)結(jié)果Fig.2 Result of the experiment

對(duì)本文提出的基于特征確定性的跟蹤，在外部場(chǎng)景變化較大和背景中存在干擾的情況下，跟蹤效果都比較理想，沒有出現(xiàn)跟蹤失效的情況，如圖2(c)所示。

表1是試驗(yàn)結(jié)果的比較，在復(fù)雜光照和背景情況下，單一特征對(duì)目標(biāo)的跟蹤結(jié)果較差，固定權(quán)值的加權(quán)特征融合跟蹤對(duì)外部環(huán)境變化情況適應(yīng)性較差，本文的跟蹤算法在跟蹤過程中根據(jù)外部環(huán)境的變化，通過實(shí)時(shí)計(jì)算特征確定性，自適應(yīng)的調(diào)整特征加權(quán)值，實(shí)現(xiàn)了不同特征對(duì)跟蹤結(jié)果貢獻(xiàn)量的實(shí)時(shí)調(diào)整。試驗(yàn)的結(jié)果可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的全程跟蹤。

表1 試驗(yàn)結(jié)果比較Tab.1 Comparasion of experimental results

5 結(jié)論

本文針對(duì)傳統(tǒng)的多特征加性融合算法中各目標(biāo)特征加權(quán)值固定不變，不能適應(yīng)場(chǎng)景變化及外部干擾的問題，提出了一種基于特征確定性的跟蹤算法，該算法充分利用了粒子空間分布和粒子觀測(cè)概率信息，實(shí)現(xiàn)了特征加權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)整，提高了跟蹤的穩(wěn)定性及精度。該算法可應(yīng)用于場(chǎng)景監(jiān)控、自主導(dǎo)航及多模目標(biāo)探測(cè)等領(lǐng)域。

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