王　振，金　永，王召巴，陳友興

(中北大學(xué)　電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西　太原　030051)

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基于雙權(quán)值顏色直方圖的工作服檢測與跟蹤

王振，金永，王召巴，陳友興

(中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西太原030051)

摘要:為保障工人的安全，對工人是否穿著工作服進(jìn)行檢測與跟蹤具有重要意義。針對均值漂移算法中顏色直方圖對工作服特征描述不準(zhǔn)確、固定核窗寬不能對尺寸逐漸增大的目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤兩方面問題，提出一種基于目標(biāo)像素中心加權(quán)與背景顏色削弱權(quán)值的雙權(quán)值顏色直方圖建模法，建立顏色特征突出的工作服模型，并結(jié)合工作服兩種顯著顏色的質(zhì)心距離變化，在跟蹤中調(diào)節(jié)核窗寬的大小。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法能夠快速準(zhǔn)確地檢測和跟蹤工作服。

關(guān)鍵詞:均值漂移；顏色直方圖；核窗寬；檢測跟蹤

隨著科技進(jìn)步，諸如化工、建筑、醫(yī)藥等特殊行業(yè)，工作服已經(jīng)成為工作人員的一道安全保障。為了監(jiān)督工作人員在工作區(qū)域內(nèi)是否穿著工作服，保證安全生產(chǎn)，保障生命安全，對區(qū)域內(nèi)的工作人員進(jìn)行檢測跟蹤具有一定的實(shí)際意義，為搭建智能監(jiān)控平臺提供理論基礎(chǔ)。

均值漂移[1](Mean-Shift)作為一種高效的模式匹配算法，Comaniciu等人[2]已成功將其應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。在該算法中，目標(biāo)首先通過顏色直方圖建模，在固定核窗寬范圍內(nèi)尋找與初始模型相匹配的顏色直方圖即為跟蹤目標(biāo)。然而，傳統(tǒng)顏色直方圖建模僅僅對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的顏色信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，缺乏考慮像素點(diǎn)對目標(biāo)模型的貢獻(xiàn)權(quán)重，而且工作場所的復(fù)雜性容易使傳統(tǒng)顏色直方圖模型受到背景環(huán)境的影響，使得建立的模型不能準(zhǔn)確地描述工人工作服的特征，導(dǎo)致跟蹤匹配時(shí)出現(xiàn)偏差[3-4]。由于經(jīng)典Mean Shift算法采用固定的核窗寬，對于尺寸發(fā)生變化的目標(biāo)，尤其是尺寸增大的情況，常常會出現(xiàn)目標(biāo)跟蹤丟失的情況[5]。針對上述問題，許多研究者就目標(biāo)建模[4，6]、尺度變化[5，7]等方面提出了許多基于Mean-Shift算法的改進(jìn)方案，但改進(jìn)的方案算法復(fù)雜，實(shí)時(shí)性得不到保障，在工程應(yīng)用中的可靠性大大降低。

為了克服上述不足，本文根據(jù)工作服顏色相對單一且顏色空間分布結(jié)構(gòu)相對固定的特點(diǎn)，在目標(biāo)顏色直方圖建模時(shí)引入基于目標(biāo)像素中心的加權(quán)與背景顏色削弱權(quán)值雙權(quán)值法，增強(qiáng)對工作服顏色信息描述的準(zhǔn)確性，并通過目標(biāo)的主體顏色像素質(zhì)心距離的變化，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)跟蹤的核窗寬大小。

1顏色直方圖建模

1.1基于目標(biāo)像素中心加權(quán)

顏色直方圖以離散的方式對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的顏色值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并用一維矩陣的形式反映該區(qū)域各種顏色的分布情況。設(shè)所選目標(biāo)區(qū)域用R(x)表示，{xi}i=1,…,m為目標(biāo)區(qū)域R(x)的點(diǎn)集，x0為目標(biāo)中心，則該目標(biāo)顏色直方圖可表示為

(1)其中：C為歸一化系數(shù)；δ為Kronecker delta函數(shù)；b(u)∈{1,2,…,N}為像素點(diǎn)x處的顏色量化值，N為顏色量化的最大值；u∈{1,2,…,N}為直方圖橫坐標(biāo)取值。

然而，為了將目標(biāo)完全包含在目標(biāo)區(qū)域中，就不可避免地在目標(biāo)模型中包含背景像素。本文沿用Comaniciu等人的核函數(shù)思想，依據(jù)像素點(diǎn)與目標(biāo)中心的距離賦予每個(gè)像素點(diǎn)不同的權(quán)值，距離越小權(quán)值越大。這種加權(quán)目標(biāo)顏色直方圖為

(2)

其中，k(·)為單調(diào)遞減的核函數(shù)；h為核窗寬，即目標(biāo)區(qū)域半徑。這種方法雖然減小了背景的干擾，但由于只考慮包含在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)背景的影響，并沒有減輕目標(biāo)對象所處環(huán)境對目標(biāo)的影響。為此，本文引入背景顏色削弱權(quán)值。

1.2背景顏色削弱權(quán)值

分別計(jì)算前景與背景區(qū)域的顏色直方圖：

前景直方圖

(3)

背景直方圖

(4)

本文定義背景顏色削弱權(quán)值

(5)

顯然ω(u)∈[0,1]。該削弱權(quán)值將目標(biāo)區(qū)域中屬于背景的顏色按其所占比例賦予不同權(quán)值，對只屬于背景的顏色的權(quán)值賦予0，而只屬于前景的顏色賦予1，該權(quán)值在削弱背景環(huán)境對建模帶來的影響的同時(shí)，也增強(qiáng)了目標(biāo)特有顏色的可靠性。

經(jīng)過上述對目標(biāo)的雙權(quán)值顏色直方圖建模，像素點(diǎn)在顏色直方圖中的統(tǒng)計(jì)權(quán)重被二次削弱或增強(qiáng)，目標(biāo)與背景的差異性更見明顯。中心在x0處的目標(biāo)被重新定義為

(6)

對圖1中的目標(biāo)進(jìn)行顏色直方圖建模，本文選取RGB顏色空間，將R、G、B等間隔量化為8×8×8，利用RGB()函數(shù)：RGB=256×R+16×G+B把三維顏色空間轉(zhuǎn)化為一維共1 912 bin，分別計(jì)算目標(biāo)的傳統(tǒng)顏色直方圖與本文提出的雙權(quán)值顏色直方圖，結(jié)果如圖2所示。

對比圖2a與圖2b可以看出，改進(jìn)后的雙權(quán)值顏色直方圖對原點(diǎn)附近的顏色有了明顯增大，而在2 000 bin附近的顏色已被完全消除。為更直觀地對比改進(jìn)前后的變化，將傳統(tǒng)顏色直方圖與雙權(quán)值直方圖分別對原圖進(jìn)行反投影，如圖3所示，可以看出背景中出現(xiàn)的白色光(2 000 bin附近)被削弱，而目標(biāo)的固有顏色(原點(diǎn)附近)則被增強(qiáng)，目標(biāo)被更好地凸顯出來。

2核窗寬自適應(yīng)的Mean-Shift算法

文獻(xiàn)[2]中詳細(xì)介紹了Mean-Shift算法的基本原理，本文在此基礎(chǔ)上，經(jīng)過對目標(biāo)顏色直方圖的改進(jìn)，目標(biāo)的均值漂移向量Mh(x)變?yōu)?/p>

(7)

(8)其中：y0為候選目標(biāo)模型中心；函數(shù)g(·)為核函數(shù)k(·)的導(dǎo)函數(shù)；Qu與Pu(y0)分別為目標(biāo)與候選目標(biāo)的顏色直方圖模型；ω(u)為本文提出的背景顏色削弱權(quán)值。

經(jīng)典Mean-Shift算法的核窗寬h在整個(gè)算法的迭代中是固定不變的。Collins[7]曾指出，當(dāng)目標(biāo)尺寸大于核窗寬時(shí)，采用固定的核窗寬會使目標(biāo)的尺度和空間定位產(chǎn)生偏差，導(dǎo)致在長期跟蹤中目標(biāo)丟失。本文考慮到工作服顏色相對單一且顏色空間分布結(jié)構(gòu)相對固定的特點(diǎn)，將像素的坐標(biāo)信息融入到算法中，依據(jù)目標(biāo)主體顏色信息自適應(yīng)調(diào)節(jié)核窗寬大小。

對于目標(biāo)中的同一種顏色，本文定義其像素質(zhì)心μi=(xi,yi)為

(9)

(10)

對于實(shí)際中常見的平移運(yùn)動，在沒有遮擋的情況下，工作服可靠顏色的空間結(jié)構(gòu)相對固定，顏色質(zhì)心距離與核窗寬的比近似保持不變，即當(dāng)目標(biāo)尺寸變化時(shí)，顏色質(zhì)心距離也相應(yīng)變化，如圖4所示。

因此，在進(jìn)行Mean-Shift向量迭代前，首先計(jì)算該幀圖像中所選可靠顏色的質(zhì)心距離d，由質(zhì)心距離與核窗寬比例近似相等，調(diào)整跟蹤核窗寬大小，即

(11)

3試驗(yàn)結(jié)果

為驗(yàn)證所提算法的魯棒性與有效性，本文對一組在建筑工地采集的視頻序列進(jìn)行測試，并同經(jīng)典的Mean-Shift算法進(jìn)行比較。視頻中工人衣服顏色與地面顏色相近，背景干擾顏色較多，目標(biāo)的尺寸逐漸變大。跟蹤初始手動選擇建筑工人作為目標(biāo)，所選目標(biāo)框含有大量背景信息。圖5a為經(jīng)典Mean-Shift算法的跟蹤效果，圖5b為本文提出的改進(jìn)算法的跟蹤效果。

通過對比可以看出，在55幀之前，目標(biāo)尺寸變化不明顯，經(jīng)典Mean-Shift算法依然可以跟蹤到目標(biāo)，但跟蹤框已有偏離目標(biāo)的趨勢；當(dāng)目標(biāo)尺寸逐漸變大時(shí)，經(jīng)典的跟蹤算法由于核窗寬固定，跟蹤到的目標(biāo)逐漸偏離目標(biāo)主體，繼續(xù)跟蹤容易導(dǎo)致目標(biāo)丟失，而采用本文算法進(jìn)行跟蹤時(shí)，跟蹤窗口能夠準(zhǔn)確地定位目標(biāo)，達(dá)到了目標(biāo)跟蹤的效果。

4結(jié)束語

經(jīng)典Mean-Shift算法在對工作服進(jìn)行跟蹤時(shí)容易出現(xiàn)跟蹤失敗，本文根據(jù)工作服的顏色特點(diǎn)，從目標(biāo)建模與改變核窗寬兩方面進(jìn)行了改進(jìn)，提出雙權(quán)值目標(biāo)顏色直方圖建模法，綜合考慮了目標(biāo)前景的像素分布信息與目標(biāo)背景干擾信息，建立的模型更加突出目標(biāo)的顏色特征，削弱了背景顏色對目標(biāo)的影響。此外利用工作服主體顏色質(zhì)心距離的變化對核窗寬大小進(jìn)行調(diào)節(jié)，算法簡單，實(shí)時(shí)性較好，有效地解決了跟蹤過程中出現(xiàn)的目標(biāo)尺寸變化問題。然而，本文算法并未針對目標(biāo)遮擋的情況進(jìn)行討論，更具有普遍應(yīng)用的建模方法與窗口自適應(yīng)算法將是下一步研究的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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責(zé)任編輯：閆雯雯

Detecting and tracking of working clothes based on double weight color histogram

WANG Zhen，JIN Yong，WANG Zhaoba，CHEN Youxing

(NationalKeyLaboratoryforElectronicMeasurementTechnology,NorthUniversityofChina,TaiYuan030051,China)

Key words：mean shift;color histogram;kernel bandwidth;detecting and tracking

Abstract:In order to guarantee the safety of the workers, it has an important significance for detecting and tracking whether the workers dress working clothes. Aiming at the problem of the inaccurate description of working clothes by classic color histogram, and limited performance when tracking a gradual increased target with fixed kernel-bandwidth, a new color histogram model with double weight is proposed, which is weighted by target pixel center and background color weaken coefficient. For adapting to the change of target size, two reliable color centroid distance is used to fix kernel-bandwidth. Experiment results show that the proposed method can successful adapt to detecting and tracking of working clothes.

中圖分類號：TP391.41

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.01.026

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201412)

收稿日期：2015-07-19

文獻(xiàn)引用格式：王振，金永，王召巴，等.基于雙權(quán)值顏色直方圖的工作服檢測與跟蹤[J].電視技術(shù)，2016,40(1)：131-134.

WANG Z,JIN Y,WANG Z B,et al.Detecting and tracking of working clothes based on double weight color histogram[J].Video engineering,2016,40(1)：131-134.