郭克友，暴啟超

(北京工商大學(xué) 材料與機(jī)械工程學(xué)院，北京 100048)

0 引 言

近年來，各大城市中交通擁堵現(xiàn)象尤為突出，在上下班高峰期最為明顯，而解決交通擁堵問題的一個(gè)重要方面就是解決順利停車問題，由此提出由目標(biāo)跟蹤實(shí)現(xiàn)停車位的尋找。目標(biāo)跟蹤即為在視頻的初始序列中給定目標(biāo)的初始狀態(tài)，在隨后的視頻序列中進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)的評(píng)估。而影響目標(biāo)跟蹤因素很多，例如遮擋、光照變化、尺寸的變化等。

Bolme提出最小輸入平方誤差和(minimun output sum of squared error，MOSSE)的跟蹤算法，具體定義參見文獻(xiàn)[1]；Mean Shift是一種密度梯度的無參估計(jì)方法[2]，由Fukunaga提出，Cheng[3]將其引入到計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，定義參見文獻(xiàn)[2]。Frag由運(yùn)行的連續(xù)性，在當(dāng)前幀中目標(biāo)區(qū)域周圍遍歷所有的候選位置，由相似度最大原則確定當(dāng)前幀中目標(biāo)的最佳位置，定義參見文獻(xiàn)[4]。Henriques等提出了循環(huán)結(jié)構(gòu)的檢測(cè)跟蹤算法(circulant structure of tracking-by-detection with kernel，CSK)，CSK算法定義參見文獻(xiàn)[5]，對(duì)訓(xùn)練樣本循環(huán)移位得到新的樣本訓(xùn)練分類器[6]，同樣對(duì)候選目標(biāo)區(qū)域循環(huán)移位作為檢測(cè)樣本，并且訓(xùn)練和檢測(cè)過程均利用傅里葉變換在頻域?qū)崿F(xiàn)快速計(jì)算。核相關(guān)濾波器(kernelized correlation filter，KCF)跟蹤在CSK跟蹤的基礎(chǔ)上，采用方向梯度直方圖特征代替CSK跟蹤中的灰度直方圖特征，KCF定義參見文獻(xiàn)[7]。以上算法中，F(xiàn)rag算法在受較大面積遮擋時(shí)，即會(huì)出現(xiàn)跟蹤失敗的情況，且處理速度較慢；Mean Shift算法在光照導(dǎo)致的顏色變化較為明顯時(shí)，也會(huì)跟蹤失敗；MOSSE跟蹤算法以及傳統(tǒng)KCF均無尺寸自適應(yīng)策略[8]，因此在尺度發(fā)生較大變化時(shí)，即會(huì)跟蹤失敗。本文提出改進(jìn)的KCF，首先，采用HOG特征與HIS特征相融合的多特征，可以避免顏色以及光照變化導(dǎo)致的跟蹤失敗；其次，提出尺寸自適應(yīng)策略，可以更好適應(yīng)尺寸變化，尤其對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，效果尤為明顯；最后針對(duì)遮擋尤其是大面積遮擋時(shí)，提出檢測(cè)遮擋并處理的策略，可以更好適應(yīng)遮擋對(duì)目標(biāo)跟蹤的影響。

1 改進(jìn)的KCF

1.1 傳統(tǒng)KCF算法簡(jiǎn)介

1.2 特征提取

本文首先將顏色信息與梯度角度直方圖信息融合，得到一種新的色度飽和度-梯度角度直方圖特征；然后，將其應(yīng)用在KCF目標(biāo)跟蹤過程中；最后，在檢測(cè)階段采用尺寸自適應(yīng)策略。采用文獻(xiàn)[1]中提出的HOG特征，該HOG特征統(tǒng)計(jì)并提取每個(gè)cell的梯度信息作為圖像特征。主要提取步驟如圖1所示。

圖1 提取HOG特征的主要步驟

HIS顏色空間是一種符合人類視覺特點(diǎn)的顏色表達(dá)[12]，文獻(xiàn)[13]通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了HIS在跟蹤方面的性能優(yōu)于RGB。因此，本文將HIS和HOG特征融合[14,15]應(yīng)用在KCF跟蹤中。

在HOG特征提取時(shí)采用了亮度信息，為避免冗余，僅對(duì)HS通道信息分析和提取。由圖2所示，HIS顏色空間中H和S通道構(gòu)成極坐標(biāo)，將色度飽和度分別看作是極坐標(biāo)中的角度與梯度值。色度計(jì)算式為

(1)

(2)

飽和度計(jì)算式為

(3)

則特征提取流程為，首先將圖像劃分成小cells；然后，每個(gè)cell上統(tǒng)計(jì)梯度角度直方圖以及色度飽和度直方圖；進(jìn)而將每個(gè)block內(nèi)所有的cell直方圖串聯(lián)，即可得到該block的梯度角度直方圖以及色度飽和度直方圖；最后，將圖像內(nèi)所有的block直方圖串聯(lián)，即可得到image的色度飽和度角度梯度直方圖。

圖2 HIS顏色空間原理

1.3 自適應(yīng)尺寸

視頻序列中目標(biāo)的尺寸會(huì)發(fā)生變化，而傳統(tǒng)的KCF是固定維度濾波器，因而其輸出的跟蹤結(jié)果尺寸固定不變[16]。為解決這一問題，本文采用如下的尺寸自適應(yīng)方案。

假設(shè)KCF算法得到的當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域?yàn)閤″，對(duì)其進(jìn)行多尺度變換得到不同尺寸的目標(biāo)區(qū)域

Ii=si·x″,si∈{s1,s2,…,si}

(4)

式(4)中si為尺度因子，設(shè)fi為對(duì)區(qū)域Ii提取色度飽和度-梯度角度融合特征。由相關(guān)濾波知識(shí)[17]可得，尺度估計(jì)的相關(guān)濾波器模板為h，其頻域?yàn)镠=Γ(h)， 計(jì)算公式如下

(5)

1.4 遮擋檢測(cè)及模型更新

遮擋檢測(cè)及處理對(duì)分類器以及尺寸濾波器h的更新都有至關(guān)重要的影響。當(dāng)遮擋出現(xiàn)時(shí)，對(duì)模型尺寸估計(jì)的可信度降低。因此遮擋是否存在的判斷至關(guān)重要，而傳統(tǒng)的KCF算法本身并未提供遮擋判斷及處理機(jī)制。本文計(jì)算目標(biāo)區(qū)域以及候選區(qū)域內(nèi)RGB這3個(gè)通道的直方圖特征，然后計(jì)算二者之間的巴氏相似度Bat。設(shè)定閾值為BatT=0.286。

遮擋檢測(cè)算法：

輸入：候選區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域的三維直方圖計(jì)算，并計(jì)算二者之間的巴氏系數(shù)

輸出：用于分類器檢測(cè)過程中用到的模型參數(shù)a

(1)計(jì)算第一幀中目標(biāo)區(qū)域的三維直方圖為Hist1；

(2)計(jì)算候選區(qū)域的三維直方圖為Hist2；

(3)計(jì)算Hist1與Hist2之間的巴氏系數(shù)Bat；

(4)當(dāng)巴氏系數(shù)Bat小于閾值BatT=0.286時(shí)，判斷為遮擋出現(xiàn)，此時(shí)學(xué)習(xí)速率η取值0；否則，判斷為未被遮擋，學(xué)習(xí)速率η取值為0.02。

(5)遮擋處理機(jī)制：當(dāng)遮擋出現(xiàn)時(shí)停止對(duì)模型的更新，當(dāng)未出現(xiàn)遮擋時(shí)，更新下一幀中用于分類器檢測(cè)過程中用到的模型參數(shù)a。

2 目標(biāo)跟蹤結(jié)果及分析

本文將從定性性能評(píng)測(cè)與定量性能評(píng)測(cè)兩個(gè)方面進(jìn)行跟蹤結(jié)果的分析。

2.1 定性性能評(píng)測(cè)

視頻目標(biāo)跟蹤中主要存在的挑戰(zhàn)見表1。

跟蹤結(jié)果如下：

(1)改進(jìn)的KCF與幾種典型的跟蹤算法對(duì)比

文中視頻存在光照變化、目標(biāo)尺度變化以及背景變化等干擾因素，由圖3～圖6可知：通過改進(jìn)的KCF、Mean shift、Frag以及傳統(tǒng)KCF這4種算法跟蹤視頻中同一目標(biāo)，只有改進(jìn)的KCF跟蹤效果較好。由于改進(jìn)的KCF能夠根據(jù)目標(biāo)尺寸的變化自動(dòng)調(diào)整跟蹤窗口的大小，從而減少了背景干擾，進(jìn)而可以一直對(duì)目標(biāo)的位置以及尺度進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。

表1 視頻存在主要問題

圖3 改進(jìn)的KCF跟蹤效果

圖4 Mean Shift跟蹤效果

圖5 Frag跟蹤效果

圖6 傳統(tǒng) KCF跟蹤效果

由圖3中的第660幀顯示，視頻中第660幀中出現(xiàn)了行人遮擋，而改進(jìn)的KCF跟蹤結(jié)果表明，該視頻跟蹤過程并不受背景的干擾；由圖4中的第660幀顯示，Mean shift算法在視頻跟蹤過程中受行人遮擋時(shí)，跟蹤效果出現(xiàn)劇烈變化；由圖5中的第660幀顯示，F(xiàn)rag在該視頻跟蹤過程中受行人遮擋時(shí)，同樣沒有受較大影響，依舊可以準(zhǔn)確對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。由圖3第960幀以及第1000幀可知，出現(xiàn)顏色相近的過路行車的較大面積遮擋且遮擋離開時(shí)，改進(jìn)的KCF跟蹤在視頻跟蹤過程并未受到顏色相近的過路行車大面積遮擋的影響，依舊可以準(zhǔn)確的鎖定目標(biāo)位置；由圖4中的第960幀及第1000幀可知，Mean shift跟蹤視頻同一目標(biāo)，受較大面積遮擋且當(dāng)遮擋離開時(shí)，并不能較好鎖定目標(biāo)位置；由圖5第960幀及第1000幀可知，F(xiàn)rag在跟蹤過程中遮擋物經(jīng)過時(shí)，跟蹤框已遠(yuǎn)離目標(biāo)，即為跟丟。由圖3第2125幀可知，出現(xiàn)顏色相差比較大的過路行車的嚴(yán)重遮擋，改進(jìn)的KCF跟蹤在視頻跟蹤過程并未受到背景變化影響，依舊可以準(zhǔn)確的跟蹤目標(biāo)位置。同時(shí)視頻中第2220幀顯示，改進(jìn)的KCF跟蹤過程，當(dāng)遮擋目標(biāo)已經(jīng)經(jīng)過，目標(biāo)并未被跟丟。由圖4第2125幀可知，Mean shift跟蹤在第660幀出現(xiàn)行人部分遮擋時(shí)，目標(biāo)已經(jīng)跟丟，并且之后無法重新成功跟蹤；由圖5第2125幀可知，F(xiàn)rag跟蹤在受顏色相近的過路行車的較大面積遮擋時(shí)，也已經(jīng)被遮擋物帶走，而無法重新成功跟蹤目標(biāo)。由圖3第2300幀中目標(biāo)尺寸以及角度均發(fā)生變化，改進(jìn)的KCF跟蹤結(jié)果并未受到較大影響，且能較好適應(yīng)目標(biāo)尺寸的變化，準(zhǔn)確定位目標(biāo)；由圖4以及圖5第2300幀可知，Mean shift及Frag跟蹤均無法成功跟蹤目標(biāo)。圖3第2550幀中目標(biāo)自身導(dǎo)致的光照變化以及角度的變化，改進(jìn)的KCF跟蹤結(jié)果顯示，仍能成功跟蹤；由圖4及圖5 顯示， Mean shift以及Frag跟蹤均無法成功跟蹤目標(biāo)。圖3第2660幀，目標(biāo)自身引起的光照變化以及尺寸的變化，改進(jìn)的KCF跟蹤結(jié)果顯示，跟蹤結(jié)果并未受到影響，仍能較為準(zhǔn)確鎖定目標(biāo)位置，并能適應(yīng)目標(biāo)尺寸的變化。同樣Mean shift以及Frag跟蹤均無法成功跟蹤。

(2)改進(jìn)的KCF與傳統(tǒng)KCF結(jié)果對(duì)比

由圖6可知，傳統(tǒng)KCF跟蹤在第1000幀即大面積嚴(yán)重遮擋出現(xiàn)時(shí)，且遮擋物與目標(biāo)顏色相近，進(jìn)而導(dǎo)致跟丟的情況發(fā)生，并且此后無法成功跟回。

2.2 定量性能評(píng)測(cè)

通常在OTB中均采用精確度和成功率進(jìn)行定量評(píng)估[20,21]。

(1)精確度即為中心誤差(center location error，CLE))表示為

(6)

圖7 3種跟蹤算法精確度

圖8 4種跟蹤算法的精確度

由圖7可知，在Mean Shift算法、Frag算法以及改進(jìn)的KCF跟蹤算法中，改進(jìn)的KCF算法精確度值趨近于0，且穩(wěn)定在0附近，因此改進(jìn)的KCF算法精確度最高，即跟蹤效果最好。由圖8可知經(jīng)典KCF算法的精確度值在1000幀之后即出現(xiàn)較大波動(dòng)，且精確度逐漸降低。從而由圖7、圖8可知，改進(jìn)的KCF跟蹤算法精確度最高。

當(dāng)中心位置誤差小于某一固定閾值時(shí)(一般取該閾值為20像素)，增加一次m，n表示視頻總幀數(shù)

(7)

式(7)表示距離精度。4種跟蹤算法中同一視頻的總幀數(shù)相同，中心位置誤差小于該閾值的幀數(shù)越多，表明跟蹤效果越好，而此時(shí)距離精度越大。即DP值越大，表明跟蹤效果越好。

(2)重疊率(overlap rate)即為

(8)

(9)

OR值越大，表示跟蹤算法得到的跟蹤框與手動(dòng)標(biāo)記的跟蹤框的重疊部分越大，從而表示跟蹤效果越好。當(dāng)OR大于某一閾值時(shí)(一般取該閾值為0.5)，增加一次sn，SR表示成功跟蹤的次數(shù)。3種算法在同一視頻跟蹤中總幀數(shù)相同，重疊率大于該閾值的幀數(shù)越多，表明跟蹤效果越好，因此SR值越大表明跟蹤效果越好。

由圖9可知，改進(jìn)的KCF跟蹤重疊率值維持在0.8附近且較穩(wěn)定，而經(jīng)典KCF算法在0～1000幀出現(xiàn)最高重疊率即為1，而1000幀之后出現(xiàn)較大波動(dòng)，且重疊率維持在0附近。Mean Shift 算法的重疊率在700幀之后亦出現(xiàn)較大波動(dòng)，且在700幀之后的重疊率維持在0值附近，F(xiàn)rag算法的重疊率一直維持在0值附近。從而對(duì)比4種算法重疊率可知，改進(jìn)的KCF跟蹤效果最好。綜合圖7～圖9可知，與傳統(tǒng)的其它3種算法比較，精度值以及重疊率值均取得最佳，即改進(jìn)的KCF均取得最好的跟蹤效果。

圖9 4種跟蹤算法的重疊率

表2為計(jì)算改進(jìn)的KCF及其它兩種算法的SR值，DP值，MCLE值。

表2 定量評(píng)價(jià)指標(biāo)值

由表2可知：成功率SR、平均中心誤差MCE、以及距離精度DP這3個(gè)定量評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)表明，改進(jìn)的KCF跟蹤效果最好，且平均幀率較高，運(yùn)算速度較快。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文使用Window7操作系統(tǒng)，Intel(R)Core(TM)2 Quad CPU 處理器，2.83GHz，4GB內(nèi)存配置的電腦上運(yùn)行，采用MATLAB與VS2013混合編寫，為便于比較，實(shí)驗(yàn)中所有的視頻尺寸統(tǒng)一為720×480。

針對(duì)傳統(tǒng)算法不能很好處理目標(biāo)跟蹤中出現(xiàn)的遮擋、角度變化、尺寸變化以及光照變化引起的跟蹤失敗問題，采用HOG特征與HS特征相融合的多特征，利用尺度自適應(yīng)的KCF算法，可以較為準(zhǔn)確的將背景與目標(biāo)分離，同時(shí)加進(jìn)遮擋判斷以及處理機(jī)制，當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí)，及時(shí)進(jìn)行遮擋判斷及處理，進(jìn)而達(dá)到更好的跟蹤效果。并且該算法通過循環(huán)移位運(yùn)算不僅保證較高的幀率，而且提高了算法的準(zhǔn)確性與魯棒性。但該算法存在的缺點(diǎn)是當(dāng)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間且大面積遮擋或者出現(xiàn)全遮擋時(shí)，跟蹤效果較差，因此該跟蹤算法仍有待改進(jìn)。

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