肖進(jìn)勝 劉婷婷 張亞琪 彭紅 鄢煜塵

摘要：針對(duì)背景場(chǎng)景重復(fù)顯現(xiàn)問(wèn)題，提出了一種基于歷史背景的混合高斯模型（History Background-based GMM，HBGMM）。相較于傳統(tǒng)的混合高斯模型，該模型對(duì)歷史背景模型進(jìn)行標(biāo)記，并通過(guò)判決匹配次數(shù)快速調(diào)整歷史背景模型的學(xué)習(xí)率。同時(shí)對(duì)模型權(quán)重低于閾值下限歷史模型和非歷史模型進(jìn)行區(qū)別處理，用該方法更新模型權(quán)重從而降低誤檢率，使歷史模型盡量避免誤刪除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于歷史背景的混合高斯背景模型能夠?qū)崿F(xiàn)記憶背景的功能，從而更快地適應(yīng)場(chǎng)景的變化，減少前景誤判。

關(guān)鍵詞：視頻處理；背景建模；混合高斯模型；歷史背景

中圖分類(lèi)號(hào)：TN919 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

背景減除是自動(dòng)視頻對(duì)象分析的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，他在智能視頻監(jiān)控等領(lǐng)域中有著非常廣泛的應(yīng)用。對(duì)視頻場(chǎng)景進(jìn)行背景建模，將存儲(chǔ)好的背景模型和新觀察到的圖片進(jìn)行背景減除來(lái)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是較為常用的方法＼[1＼]。原理雖然簡(jiǎn)單，但是真實(shí)世界中像素在時(shí)域和空域中的復(fù)雜變化，使得背景建模變得很困難。比如陰影檢測(cè)、亮度的緩慢或劇烈改變等都是現(xiàn)在背景建模的難點(diǎn)＼[2-3＼]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了許多建立背景模型的方法，包括針對(duì)含有紋理的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，采用一種新的模糊色彩直方圖特征來(lái)減弱運(yùn)動(dòng)背景造成的色彩改變＼[4＼]；為每一個(gè)像素點(diǎn)建立一個(gè)由4層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的背景模型＼[5＼]；結(jié)合顏色、梯度、不同特征來(lái)構(gòu)建背景模型，采用支持向量機(jī)來(lái)進(jìn)行背景分類(lèi)＼[6-7＼]等。

湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）2015年

第10期肖進(jìn)勝等：一種基于歷史背景的混合高斯背景建模算法

高斯模型是近年發(fā)展起來(lái)并得到廣泛應(yīng)用的一種技術(shù)。Stauffer等＼[2＼]提出利用混合高斯模型來(lái)建立背景模型，在每幀中對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)建立由多個(gè)高斯分布組成的背景模型。自此以后，該方法以其能較為魯棒地描述多峰分布的背景而被廣泛應(yīng)用，但其仍然具有處理速度較慢、無(wú)法應(yīng)對(duì)突變背景等缺點(diǎn)＼[8＼]。此后的研究者對(duì)混合高斯背景建模方法做了各種改進(jìn)。Zivkovic Z＼[9＼]針對(duì)自適應(yīng)高斯混合模型的個(gè)數(shù)和參數(shù)問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，利用最大似然估計(jì)進(jìn)行高斯模型個(gè)數(shù)的選擇。文獻(xiàn)＼[10＼]考慮到全局抖動(dòng)造成的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出基于分區(qū)灰度投影穩(wěn)像的高斯背景建模算法。文獻(xiàn)＼[11＼]針對(duì)亮度場(chǎng)景的變化，建立亮和暗不同的模型進(jìn)行亮度場(chǎng)景變化的檢測(cè)和估計(jì)。文獻(xiàn)＼[12＼]為了解決場(chǎng)景中存在的突變，提出基于記憶的混合高斯模型（Memory-based GMM， MGMM）的前景檢測(cè)算法，取得了很好的檢測(cè)效果，但是該算法中每個(gè)像素都要經(jīng)過(guò)瞬時(shí)記憶、短時(shí)記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶3個(gè)空間的傳輸和處理，影響了算法效率和實(shí)用性。上述方法對(duì)混合高斯模型的修改多數(shù)集中在提高模型的處理效率與收斂速度方面。當(dāng)現(xiàn)有的混合高斯建模算法應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中時(shí)，若背景場(chǎng)景重復(fù)性出現(xiàn)時(shí)，如被重復(fù)性的遮擋與顯露，受模型學(xué)習(xí)速度的影響，重新顯露出的背景場(chǎng)景的變化不能被立即學(xué)入背景模型中，依然會(huì)被檢測(cè)為前景，從而產(chǎn)生大量誤判。

本文針對(duì)視頻中背景經(jīng)常重復(fù)性地被遮擋與顯現(xiàn)的場(chǎng)景（如智能視頻監(jiān)控場(chǎng)景中），提出了一種基于歷史背景的混合高斯模型（History Background-based GMM， HBGMM）。經(jīng)過(guò)模型學(xué)習(xí)，基于歷史背景的混合高斯模型對(duì)重復(fù)出現(xiàn)過(guò)的背景具有記憶功能；當(dāng)重復(fù)性背景再次出現(xiàn)時(shí)，能及時(shí)判決出背景與前景，從而使被誤判成為前景的背景快速消融至背景中。

1混合高斯模型原理分析

經(jīng)典的混合高斯模型＼[2＼]對(duì)視頻圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)定義K個(gè)狀態(tài)，其值一般取3～5。若每個(gè)像素點(diǎn)的像素值用Xt表示，則對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)可用K個(gè)高斯函數(shù)來(lái)表示：

f（Xt=x）=∑Ki=1ωi，tη（Xt，μi，t，Σi，t）。 （1）

式中：η（Xt，μi，t，Σi，t）為t時(shí)刻的第i個(gè)高斯模型；ωi，t為時(shí)刻t第i個(gè)高斯模型的權(quán)重，且有K個(gè)權(quán)重的和為1。 這里假定視頻各幀圖像中各點(diǎn)的像素值在R，G，B3個(gè)顏色通道＼[13＼]是相互獨(dú)立的，并且具有相同的方差，σi，t為標(biāo)準(zhǔn)差，那么協(xié)方差矩陣可以取值為：

Σi，t=σi，t2I。 （2）

其中I為單位陣。所有K個(gè)高斯模型首先按照ωi，t由大到小排序，然后從首端選取B個(gè)高斯模型作為背景模型。其中B滿足：

B=argminb（∑bi=1ωi，t>Thershold）。 （3）

式中：Thershold為預(yù)先給定的權(quán)重閾值，是用于選擇模型個(gè)數(shù)的閾值，一般取值為0。7～0。9。對(duì)于新的一幀圖片，若當(dāng)前圖片中點(diǎn)的像素值與其中某個(gè)高斯模型的均值和標(biāo)準(zhǔn)差滿足：

Xt+1-μi，t<δσi，t。 （4）

則認(rèn)為該像素值與高斯模型匹配（通常δ設(shè)為2～4）。高斯分布的參數(shù)采用在線K均值近似算法進(jìn)行更新＼[9＼]，對(duì)于第1個(gè)匹配上的高斯模型，更新其所有參數(shù)，而對(duì)于其他K-1個(gè)高斯模型，僅更新權(quán)重，權(quán)重更新公式為：

ωi，t+1=（1-α）ωi，t+αOi，t+1。 （5）

對(duì)于首次匹配的模型，Oi，t+1取1，對(duì)于其他模型，Oi，t+1取0。ωi，t和ωi，t+1分別為更新前和更新后的權(quán)重。均值與方差更新的公式為：

μi，t+1=（1-α）μi，t+αXt+1； （6）

σ2i，t+1=（1-α）σ2i，t+α（Xt+1-μi，t+1）T×

（Xt+1-μi，t+1）。 （7）

式中：μi，t和μi，t+1分別為更新前后的均值；σ2i，t和σ2i，t+1分別為更新前后的方差；α為學(xué)習(xí)率，取值為0。002～0。005。如果當(dāng)前像素點(diǎn)無(wú)法與所有模型匹配，就用一個(gè)新的均值為Xt+1、高方差和低權(quán)重的高斯分布取代尾端的高斯分布。

傳統(tǒng)高斯模型應(yīng)用于復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中時(shí)計(jì)算復(fù)雜，其計(jì)算量與所用的高斯模型的個(gè)數(shù)成正比，而且模型參數(shù)難以調(diào)整＼[14＼]。同時(shí)在有重復(fù)性的背景場(chǎng)景出現(xiàn)時(shí)，背景點(diǎn)則會(huì)因?yàn)橄袼刂档耐蝗蛔兓?，而被誤檢為前景點(diǎn)，造成誤判。一個(gè)理想的背景減除系統(tǒng)應(yīng)具有一定的自適應(yīng)能力，其背景模型應(yīng)可以根據(jù)場(chǎng)景的變化自適應(yīng)地保持與更新背景模型。

2基于歷史背景的混合高斯模型

針對(duì)經(jīng)典混合高斯模型的問(wèn)題，如果在使用混合高斯模型對(duì)背景進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn)背景減除的過(guò)程中，對(duì)曾經(jīng)判斷成為背景的模型進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)記其為歷史模型。在之后的更新與匹配過(guò)程中，對(duì)歷史模型記錄其匹配次數(shù)，在一個(gè)周期內(nèi)，若匹配次數(shù)超過(guò)用戶設(shè)定門(mén)限，則在下次匹配成功之后，額外為該模型增加T倍的α，通過(guò)模型的權(quán)重降序排列，使其迅速增長(zhǎng)至模型隊(duì)列前端，落入背景模型的背景權(quán)重范圍內(nèi)，從而被判決為背景而不是前景。就能夠在一定程度上解決前面提到的問(wèn)題。

本算法對(duì)經(jīng)典的高斯模型改進(jìn)有以下2點(diǎn)：

1）對(duì)歷史背景進(jìn)行標(biāo)記，以P幀為周期，記錄該周期內(nèi)歷史背景的匹配次數(shù)，若匹配次數(shù)超過(guò)用戶設(shè)定門(mén)限N，則在下次匹配成功之后，額外為該模型增加T倍的α。權(quán)重更新公式（5）更改為如下所示。

ωi，t+1=（1-α）ωi，t+αOi，t+1+αci，t+1。 （8）

式中：α，ωi，t和ωi，t+1與式（5）含義相同。對(duì)于滿足歷史背景更新條件的模型，ci，t+1取值為T(mén)，對(duì)于其他模型，ci，t+1取0。這里歷史背景更新條件是指：若當(dāng)前模型被匹配上，且該模型權(quán)重處于前景范圍，在周期P內(nèi)匹配次數(shù)超過(guò)N次。P與N若取值過(guò)小，會(huì)對(duì)圖像中的噪聲較為敏感；若取值過(guò)大，建模算法又無(wú)法及時(shí)適應(yīng)視頻圖像中前景對(duì)象與背景的變化，因此，本文中取P為10，N為5。符合該條件的模型，會(huì)在原始權(quán)重更新的基礎(chǔ)上，再加上Tα的新權(quán)重。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)T≥3時(shí)，前景過(guò)快消融，而當(dāng)T<2時(shí)，對(duì)重復(fù)背景的處理效果不明顯，因此將T設(shè)為2。

2）當(dāng)模型權(quán)重小于某一門(mén)限時(shí)，對(duì)于歷史模型和非歷史模型進(jìn)行區(qū)別處理。非歷史模型將會(huì)被刪除；而歷史模型僅將其權(quán)重置為0，并不刪除。

算法的具體描述如下：

步驟1第1幀時(shí)初始化記憶空間，用當(dāng)前幀的圖像像素（Ri，Gi，Bi）創(chuàng)建每像素點(diǎn)的第1個(gè)高斯模型，將其權(quán)重賦為1，并分配初始方差。

步驟2對(duì)每一幀新的圖像，將每個(gè)像素點(diǎn)的K個(gè)模型按權(quán)值從大到小排序。根據(jù)式（3）從首端選取B個(gè)高斯分布作為候選背景模型，Thershold為用戶自定義的閾值。

步驟3將新的采樣值Xt+1（R，G，B）依次與原有K個(gè)高斯模型進(jìn)行匹配，若δ=3時(shí)，式（5）成立，則認(rèn)為該點(diǎn)匹配當(dāng)前模型，若匹配上的模型落在步驟2中的B個(gè)模型內(nèi)，則判斷該像素點(diǎn)為背景，同時(shí)將當(dāng)前模型標(biāo)記為歷史模型，否則，該像素點(diǎn)為前景點(diǎn)。找到匹配模型后不再尋找其他匹配模型，執(zhí)行步驟4；若當(dāng)前點(diǎn)未匹配上任何模型，轉(zhuǎn)步驟5。

步驟4如果找到匹配模型，按照式（8），（5），（6），（7）更新匹配模型的權(quán)重、均值和方差，若該模型為歷史模型，則記憶其匹配次數(shù)。在固定周期內(nèi)（如10幀），匹配次數(shù)超過(guò)N次，則權(quán)重額外增加T倍的α。其他未匹配模型只更新權(quán)重，同時(shí)對(duì)所有模型按權(quán)重進(jìn)行降序排列。 在模型的權(quán)重更新完成后，若該模型的權(quán)重小于某給定值αCT，當(dāng)其未被標(biāo)記為歷史模型時(shí)，刪除當(dāng)前模型；否則，只將當(dāng)前模型權(quán)重置為0，不刪除該模型。

步驟5如果當(dāng)前點(diǎn)未匹配上任何模型，按照式（8）更新所有模型的權(quán)重。在模型個(gè)數(shù)未達(dá)到用戶設(shè)定上限時(shí)，生成一個(gè)新的模型加入模型隊(duì)列；否則，用這個(gè)新模型取代權(quán)重最小的模型。同樣，最后對(duì)所有模型按權(quán)重進(jìn)行降序排列并歸一化。

根據(jù)上面的模型分析，基于歷史背景的混合高斯背景建模算法流程如圖1所示。

在傳統(tǒng)混合高斯模型更新過(guò)程中，引入曾經(jīng)是背景模型的標(biāo)記，并根據(jù)這一標(biāo)記，對(duì)歷史背景模型進(jìn)行不同的更新處理，則有可能實(shí)現(xiàn)記憶背景的作用，在背景重復(fù)出現(xiàn)時(shí)，避免將其誤檢為前景。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及討論

為驗(yàn)證本文所提歷史模型算法的有效性，在2。4 GHz酷睿i3雙核處理器上，VS2005編程環(huán)境下，用序列進(jìn)行了測(cè)試，并與傳統(tǒng)GMM方法＼[2＼]以及文獻(xiàn)＼[12＼]的MGMM方法進(jìn)行了對(duì)比。為保證方法比較的有效性，3種方法基本參數(shù)取值相同，分別為T(mén)hershold=0。75，ω =α，其中GMM和本文算法K

=5，σ=20；MGMM算法中K=4，N=1，σ=25。

學(xué)習(xí)率計(jì)算方法為：

α=1/（2frame），frame<500；0。002，frame≥500。 （9）

式中：frame為幀數(shù)。

圖1像素級(jí)算法流程圖

Fig。1Flow chart of the pixelwise algorithm

為了更好地測(cè)試重復(fù)性背景問(wèn)題，在序列“fast move”中疊加一個(gè)每隔400幀出現(xiàn)的色塊，用該色塊來(lái)模擬重復(fù)出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，初始50幀用于模型學(xué)習(xí)，不疊加色塊。色塊消失后，由原位置被誤檢為前景的部分消失所需的幀數(shù)來(lái)定量判決不同背景建模算法處理重復(fù)背景的能力。

圖2（a）顯示了用于測(cè)試的視頻原始圖像，圖2（b）為原始視頻疊加色塊的效果。圖3從左到右依次給出序列分別為608，612原始幀，采用經(jīng)典GMM方法、文獻(xiàn)＼[12＼]的MGMM方法以及本文提出的HBGMM方法的前景檢測(cè)結(jié)果。 表1為3種方法在測(cè)試幀中重復(fù)出現(xiàn)的色塊檢測(cè)為前景的幀數(shù)。

由表1可見(jiàn)，有色方塊在視頻的51～200幀與601～999幀出現(xiàn)，當(dāng)其第2次在600幀出現(xiàn)時(shí)，由于之前出現(xiàn)過(guò)，該像素值曾被學(xué)習(xí)入背景模型中，此時(shí)重新出現(xiàn)的色塊應(yīng)該快速地被吸收入背景，而不應(yīng)被檢測(cè)為前景目標(biāo)。但傳統(tǒng)的混合高斯模型經(jīng)過(guò)了12幀才將其吸收成背景，而本文所用方法僅用了8幀。由圖3可知，本文算法的檢測(cè)結(jié)果被誤檢為前景的目標(biāo)更少，消失速度更快。由此可見(jiàn)，在重復(fù)性背景出現(xiàn)時(shí)，本文方法能夠更快地將其吸引消融成背景，而不會(huì)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)仍被檢測(cè)為前景。

圖2“Fast move”序列背景變化

Fig。2Background changes in “Fast move”

表13種背景建模方法檢測(cè)效果對(duì)比

Tab。1Comparison of the three background

modeling methods

幀數(shù)

實(shí)際方塊

GMM方法

MGMM

方法

HBGMM方法

51～200

51～81

51～200

51～81

601～999

601～612

201～700

601～608

為了更精確地測(cè)試建模算法的效果，本文選用了兩段帶有真實(shí)前景（Ground truth）的視頻序列，并采用F1得分來(lái)評(píng)估檢測(cè)出的前景與真實(shí)前景的相似程度。F1得分的計(jì)算方法為：

F1=2prp+r，p=tt+f，r=tt+n。 （10）

式中：F1為得分值；t，f，n分別為正確檢測(cè)、錯(cuò)誤檢測(cè)和未檢測(cè)出的前景點(diǎn)個(gè)數(shù)。檢測(cè)出的前景點(diǎn)是否正確，可以通過(guò)與Ground truth對(duì)比得知。F1得分的最高分為1，最低分為0，分值越高表明檢測(cè)出的前景越準(zhǔn)確，建模效果越好＼[12＼]。

“Office”序列中，當(dāng)人物離開(kāi)站立位置，其身后的墻壁再次顯露出來(lái)，根據(jù)Ground truth，此時(shí)該處墻壁應(yīng)被檢測(cè)為背景。因此，對(duì)此時(shí)視頻序列的前景檢測(cè)結(jié)果計(jì)算F1得分。圖4分別給出了第2 002（上圖）和第2 006幀（下圖）的前景檢測(cè)結(jié)果。

圖3“Fast move”序列前景檢測(cè)結(jié)果

Fig。3 The segmentation results of “Fast move”

圖4“Office”序列前景檢測(cè)結(jié)果

Fig。4 The segmentation results of “Office”

由圖4可見(jiàn)，本文提出的HBGMM建模算法比GMM算法和MGMM算法能夠更快地將重復(fù)出現(xiàn)的墻壁吸收為背景。3種建模算法檢測(cè)結(jié)果的F1得分如表2所示。由表2可知，HBGMM算法的F1得分均高于GMM算法與MGMM算法，可見(jiàn)，當(dāng)重復(fù)背景出現(xiàn)時(shí)，HBGMM算法檢測(cè)出的前景更為準(zhǔn)確。

表2對(duì)“Office”序列3種方法檢測(cè)結(jié)果的得分對(duì)比

Tab。2Comparison of score for “Office” sequence

with three methods

幀號(hào)

F1

GMM方法

MGMM

方法

HBGMM方法

2 002

0。546 9

0。421 8

0。566 4

2 006

0。525 9

0。415 0

0。548 6

為了進(jìn)一步測(cè)試HBGMM算法的效果，本文選用了另一段室內(nèi)監(jiān)控視頻“Sofa”，當(dāng)人物將原本置于沙發(fā)上的行李移走時(shí)，原被行李遮蓋后顯露的沙發(fā)應(yīng)被檢測(cè)為背景。圖5顯示了在該場(chǎng)景中的兩幀畫(huà)面（第2 471，2 486幀）及相應(yīng)建模算法的檢測(cè)結(jié)果。表3為該3幀前景檢測(cè)結(jié)果的F1得分。

表3對(duì)“Sofa”序列3種方法檢測(cè)結(jié)果的得分對(duì)比

Tab。3Comparison of score for “Sofa” sequence

with three methods

幀號(hào)

F1

GMM方法

MGMM

方法

HBGMM方法

2 471

0。737 1

0。527 3

0。746 7

2 486

0。782 6

0。658 5

0。784 1

由表3可知，相較于GMM和MGMM建模算法，HBGMM算法的F1得分最高。同時(shí)，由圖5可知，HBGMM算法在處理重復(fù)背景問(wèn)題時(shí)，能夠更快地將誤檢為前景（見(jiàn)重新顯露出的沙發(fā)部分）的像素點(diǎn)吸收為背景。

圖5“Sofa”序列前景檢測(cè)結(jié)果

Fig。5The segmentation results of “Sofa”

4結(jié)論

本文在傳統(tǒng)混合高斯模型更新過(guò)程中，引入曾經(jīng)是背景模型的標(biāo)記，并根據(jù)這一標(biāo)記，對(duì)歷史背景模型進(jìn)行不同的更新處理。同時(shí)，與傳統(tǒng)的GMM方法及MGMM方法進(jìn)行重復(fù)性背景的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，本文所提出的方法實(shí)現(xiàn)了記憶重復(fù)背景的功能，從而更快地適應(yīng)場(chǎng)景的變化，減少前景誤判，適用于存在重復(fù)性運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的建模。

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