CN110660081A - 一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法 - Google Patents

一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，包括步骤：一、目标特征的描述：分别计算目标区域、待匹配区域和搜索区域的各个特征的描述：包括在第一帧计算目标的特征描述；在之后跟踪的每一帧计算搜索区域的特征描述和待匹配区域的特征描述；二、多特征融合的跟踪算法：在跟踪过程中，选择根据上一帧计算所得最优特征作为本帧的描述特征，若是第一帧图像因没有先验信息则可随机选择一种特征作为本帧的描述特征；三、步骤三：多特征的选择：根据目标中心位置，划分搜索区域的前景和背景，计算的各个特征的相似度值，利用判别熵计算不同特征区分前景背景的能力，根据判别熵选择区分能力最强的特征，并在下一帧跟踪中使用。

Description

一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法
技术领域
本发明属于计算机视觉跟踪领域，具体涉及一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法。
背景技术
图像跟踪是计算机视觉领域中的研究热点和难点问题。近年来它引起越来越多的研究者们的关注，这主要是两个方面的原因：1)随着计算机硬件技术的发展，计算和存储的成本急剧下降，使得图像的实时性处理成为了可能；2)图像跟踪技术的极为广阔的应用前景也推动了图像跟踪技术的发展。图像跟踪目前在智能机器人视觉导航、交通检测、安全监控、人机交互、虚拟现实、目标识别和跟踪、目标的运动分析等领域得到了大量的应用。当计算机视觉系统去完成这些任时，遇到的第一个问题就是如何在复杂环境下感知前景物体。目前的成熟计算机视觉技术对于室内的结构化环境，例如稳定的光照和丰富的色彩，已经可以完美的解决这一问题。但是如何准确的判断在真实的复杂环境中(例如光照分辨率，变化的光照条件，物体的遮挡，视角变幻，尺度变化等)的一个物体，是当前计算机视觉中的一个热点和难点问题。
目前的常用的实时目标跟踪算法，基本无法获得场景的先验信息；或者即使可以通过机器学习的方法获得场景的先验信息，但是随着环境的变化，该信息仍然是不确定的。因此，跟踪算法如果依赖一种特征做长时间持续的跟踪是很容易丢失目标的。
发明内容
为克服上述现有方法跟踪时很容易丢失目标的缺点，本发明目的在于提供一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，根据不同图像特征计算出的目标与待匹配域的相似度度量作为判定指标来选择最合适的跟踪特征，指导下一帧的跟踪算法。
本发明采用以下技术方案予以实现的：
一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，包括以下步骤：
步骤一：目标特征的描述：分别计算第一帧图像目标区域、之后每帧图像待匹配区域和搜索区域的各个特征的描述：包括在第一帧图像计算目标的特征描述；在之后跟踪的每一帧图像计算搜索区域的特征描述和待匹配区域的特征描述；
步骤二：多特征融合的跟踪算法：在跟踪过程中，选择根据上一帧图像计算所得最优特征作为本帧的描述特征；
步骤三：多特征的选择：根据目标中心位置，划分搜索区域的前景和背景，计算的各个特征的相似度值，利用判别熵计算不同特征区分前景背景的能力，根据判别熵选择区分能力最强的特征，并在下一帧图像跟踪中使用。
本发明进一步的改进在于，步骤一中，假设：已知目标区域模型
Figure BDA0002206092850000021
待匹配区域模型搜索区域模型
Figure BDA0002206092850000023
式中：n是某个特征分模型的特征向量维数；
Figure BDA0002206092850000024
表示目标区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure BDA0002206092850000025
表示待匹配区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure BDA0002206092850000026
表示搜索区域中用第i个特征描述的分模型；每个分模型的特征都用特征统计直方图来刻画，那么根据基于最大后验概率相似度指标的跟踪算法，分别计算各个特征分模型的相似度贡献值gi(xj)和相似度函数值如下：
Figure BDA0002206092850000028
式中，{xj}j＝1,...,m是搜索区域中的各个像素点的位置；yj是该区域的中心位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；
Figure BDA00022060928500000210
是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；
Figure BDA00022060928500000211
是搜索区域中的第i个特征分模型的相似度函数值。
本发明进一步的改进在于，步骤二中，若是第一帧图像因没有先验信息则可随机选择一种特征作为本帧的描述特征，初始化迭代参数k为0，依据最大后验概率相似度指标计算出目标的位置
Figure BDA0002206092850000031
迭代计算直到满足||yi+1-yi||＜ε或者k≥N，不满足条件则k＝k+1且重复计算目标的位置yi+1直到条件满足，其中yj为目标位置，k为迭代次数，yj+1为计算出下一帧目标的位置，xj是搜索区域中的各个像素点的位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；
Figure BDA0002206092850000032
是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；然后目标定位，自适应调整尺寸输出。
本发明进一步的改进在于，步骤三中，把跟踪看作是前景和背景的二分类问题，根据序优化的原理对跟踪的前景和背景分别采样，在目标中心均匀采样M个与目标大小相同的区域作为正例，同时在紧邻目标的背景周围均匀采样N个与目标大小相同的区域作为反例，采用最大后验概率相似度指标来衡目标与正例和目标与反例的相似度，假设正例与目标的相似度值是：
Figure BDA0002206092850000033
其中i表示第i个特征分模型，m表示第m个正例的相似度值，m∈M；假设反例与目标的相似度值是：
Figure BDA0002206092850000034
其中i表示第i个特征分模型，n表示第n个正例的相似度值，n∈N；通过
Figure BDA0002206092850000035
设计归一化各个特征分模型的可分性度量Ji，Ji判别准则衡量了第i个特征分模型的可分性能力；当Ji判别准值越大时，说明该特征分模型的可分性能力越大；因此通过求max(Ji)找到性能最好的特征分模型；
其中
Figure BDA0002206092850000036
式中k表示某个特征分模型的特征向量维数，
Figure BDA0002206092850000037
表示第i个特征分模板的正例集合中的第k个正例与目标的相似度；
Figure BDA0002206092850000038
表示第i个特征分模板的反例集合中的第k个反例与目标的相似度；
Figure BDA0002206092850000039
表示第i个特征分模板的正例的相似度平方均值；
Figure BDA00022060928500000310
表示第i个特征分模板的反例的相似度平方均值。
本发明具有如下有益的技术效果：
本发明根据不同图像特征计算出的目标与待匹配域的相似度度量作为判定指标来选择最合适的跟踪特征，可以很好的利用不同特征对不同场景的适应性，随着场景的变化选择分辨率最好的特征实现目标的稳定跟踪。同时，该方法也有较强的扩展性，可以在一个算法中引入多种特征用于目标跟踪。
附图说明
图1为基于自适应特征选择目标跟踪方法框架图；
图2为cube序列跟踪示意图；其中，图2(a)-(c)分别为LBP&PPM跟踪结果，图2(a)为第3帧，图2(b)为第277帧，图2(c)为第372帧，图2(d)-(f)分别为RGB&PPM跟踪结果，图2(d)为第3帧，图2(e)为第277帧，图2(f)为第372帧，图2(g)-(i)分别为LBPT跟踪结果，图2(g)为第3帧，图2(h)为第277帧，图2(i)为第372帧，图2(j)-(l)分别为本发明跟踪结果，图2(j)为第3帧，图2(k)为第277帧，图2(l)为第372帧。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明做出进一步的说明。
如图1所示，本发明提供的一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，包括以下步骤：
步骤一：目标特征的描述：分别计算第一帧图像目标区域、之后每帧图像待匹配区域和搜索区域的各个特征的描述：包括在第一帧图像计算目标的特征描述；在之后跟踪的每一帧图像计算搜索区域的特征描述和待匹配区域的特征描述；具体的，假设：已知目标区域模型
Figure BDA0002206092850000041
待匹配区域模型
Figure BDA0002206092850000042
搜索区域模型式中：n是某个特征分模型的特征向量维数；
Figure BDA0002206092850000051
表示目标区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure BDA0002206092850000052
表示待匹配区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure BDA0002206092850000053
表示搜索区域中用第i个特征描述的分模型；每个分模型的特征都用特征统计直方图来刻画，那么根据基于最大后验概率相似度指标的跟踪算法，分别计算各个特征分模型的相似度贡献值gi(xj)和相似度函数值
Figure BDA0002206092850000054
如下：
Figure BDA0002206092850000055
Figure BDA0002206092850000056
式中，{xj}j＝1,...,m是搜索区域中的各个像素点的位置；yj是该区域的中心位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；
Figure BDA0002206092850000057
是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；
Figure BDA0002206092850000058
是搜索区域中的第i个特征分模型的相似度函数值。
步骤二：多特征融合的跟踪算法：在跟踪过程中，选择根据上一帧图像计算所得最优特征作为本帧的描述特征；具体的，若是第一帧图像因没有先验信息则可随机选择一种特征作为本帧的描述特征，初始化迭代参数k为0，依据最大后验概率相似度指标计算出目标的位置
Figure BDA0002206092850000059
迭代计算直到满足||yi+1-yi||＜ε或者k≥N，不满足条件则k＝k+1且重复计算目标的位置yi+1直到条件满足，其中yj为目标位置，k为迭代次数，yj+1为计算出下一帧目标的位置，xj是搜索区域中的各个像素点的位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；
Figure BDA00022060928500000510
是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；然后目标定位，自适应调整尺寸输出。
步骤三：多特征的选择：根据目标中心位置，划分搜索区域的前景和背景，计算的各个特征的相似度值，利用判别熵计算不同特征区分前景背景的能力，根据判别熵选择区分能力最强的特征，并在下一帧图像跟踪中使用。具体的，把跟踪看作是前景和背景的二分类问题，根据序优化的原理对跟踪的前景和背景分别采样，在目标中心均匀采样M个与目标大小相同的区域作为正例，同时在紧邻目标的背景周围均匀采样N个与目标大小相同的区域作为反例，采用最大后验概率相似度指标来衡
Figure BDA00022060928500000611
目标与正例和目标与反例的相似度，假设正例与目标的相似度值是：
Figure BDA0002206092850000061
其中i表示第i个特征分模型，m表示第m个正例的相似度值，m∈M；假设反例与目标的相似度值是：其中i表示第i个特征分模型，n表示第n个正例的相似度值，n∈N；通过
Figure BDA0002206092850000063
设计归一化各个特征分模型的可分性度量Ji，Ji判别准则衡量了第i个特征分模型的可分性能力；当Ji判别准值越大时，说明该特征分模型的可分性能力越大；因此通过求max(Ji)找到性能最好的特征分模型；
其中
式中k表示某个特征分模型的特征向量维数，
Figure BDA0002206092850000065
表示第i个特征分模板的正例集合中的第k个正例与目标的相似度；
Figure BDA0002206092850000066
表示第i个特征分模板的反例集合中的第k个反例与目标的相似度；
Figure BDA0002206092850000067
表示第i个特征分模板的正例的相似度平方均值；
Figure BDA0002206092850000068
表示第i个特征分模板的反例的相似度平方均值。
实施例
为了说明方便，采用了目标颜色和纹理两种特征设计了对应的跟踪算法。本算法并不限制于只能使用颜色纹理特征，也可以在算法中加入其它的如梯度、边缘等特征。
如图1所示，本发明提供的一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，包括以下步骤：
首先，初始化算法的各个参数。获得第一帧目标的颜色特征描述为
Figure BDA0002206092850000069
和纹理特征描述为
Figure BDA00022060928500000610
设置初始位置的目标中心为yi，其中{xi}i-1,...,m是第一帧搜索区域中各个像素点的位置。起始第一帧因为没有先验信息，我们可以选择颜色或者纹理特征中的任一种开始跟踪。首先选择颜色特征开始第一帧的跟踪。
第一步：设置上一帧的目标位置yi作为初始位置。计算以该初始位置为中心的搜
索区域的颜色特征描述和纹理特征描述
Figure BDA0002206092850000072
第二步：根据公式
Figure BDA0002206092850000073
计算当前帧的搜索区域中，每一个像素点的相似度贡献值根据g1(xi)和g2(xi)上一帧的可分性结果选择对应特征的相似度贡献值做跟踪。
第三步：初始化迭代次数的参数k＝0。
第四步：根据上一帧的判定结果选择某个特征，此时上一帧是第一帧故为颜色特征，根据公式
Figure BDA0002206092850000074
计算出下一次迭代的待匹配中心的位置。同时，迭代次数k＝k+1。
第五步：重复第四步直到||yi+1-yi||＜ε或者k≥N
第六步：计算
Figure BDA0002206092850000075
来计算颜色纹理特征在当前场景下的可分性，确定下一帧所用特征，目标更新模型，执行第四步。
在整个算法的迭代过程中，搜索区域的特征描述计算只有一次。实际的算法过程中只迭代第四步和第五步。
为了验证本算法的有效性，选择了cube序列进行验证，分别选择20个正例和20个反例做跟踪，同时对比单独使用纹理特征和单独使用颜色特征的最大后验概率迭代跟踪算法以及使用颜色纹理特征mean-shift跟踪算法：该序列的跟踪目标是桌面上的魔方玩具。在跟踪过程中，随着百叶窗的开关，室内的光线发生了变化。图2分别显示了单独使用纹理特征(LBP&PPM)和单独使用颜色特征(RGB&PPM)的最大后验概率迭代跟踪算法以及使用颜色纹理特征的mean-shift跟踪算法(LBPT)和本发明跟踪过程中第3帧、第277帧、第372帧的图像。在第277帧时，窗户打开光线亮了，此时颜色特征应该受到了影响，纹理特征此时应该起到作用，在第372帧时，窗户关上了，此时的环境与之前的光照情况类似，但是更暗一些。此时目标过暗导致纹理特征稀少，颜色特征起到较大作用。可以看出，单独使用颜色特征和纹理特征的最大后验概率迭代跟踪算法在跟踪过程中在目标场景发生变化的情况下都发生了目标丢失的情况，LBPT可以跟踪到目标但是发生了明显的偏移，而本文提出的基于自适应特征选择的跟踪算法在目标场景发生变化的情况下，可以实现对目标的鲁棒跟踪。另外对比了该实验的算法运行速度如表1所示，可以看出该算法的运行速度更快，更具实时性。
算法 平均跟踪速度
LBP&PPM 89帧每秒
RGB&PPM 77帧每秒
LBPT 57帧每秒
本发明 32帧每秒

Claims (4)

1.一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：目标特征的描述：分别计算第一帧图像目标区域、之后每帧图像待匹配区域和搜索区域的各个特征的描述：包括在第一帧图像计算目标的特征描述；在之后跟踪的每一帧图像计算搜索区域的特征描述和待匹配区域的特征描述；
步骤二：多特征融合的跟踪算法：在跟踪过程中，选择根据上一帧图像计算所得最优特征作为本帧的描述特征；
步骤三：多特征的选择：根据目标中心位置，划分搜索区域的前景和背景，计算的各个特征的相似度值，利用判别熵计算不同特征区分前景背景的能力，根据判别熵选择区分能力最强的特征，并在下一帧图像跟踪中使用。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，其特征在于，步骤一中，假设：已知目标区域模型
Figure FDA0002206092840000011
待匹配区域模型
Figure FDA0002206092840000012
搜索区域模型式中：n是某个特征分模型的特征向量维数；
Figure FDA0002206092840000014
表示目标区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure FDA0002206092840000015
表示待匹配区域中用第i个特征描述的分模型；
Figure FDA0002206092840000016
表示搜索区域中用第i个特征描述的分模型；每个分模型的特征都用特征统计直方图来刻画，那么根据基于最大后验概率相似度指标的跟踪算法，分别计算各个特征分模型的相似度贡献值gi(xj)和相似度函数值
Figure FDA0002206092840000017
如下：
Figure FDA0002206092840000018
Figure FDA0002206092840000019
式中，{xj}j＝1,...,m是搜索区域中的各个像素点的位置；yj是该区域的中心位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；
Figure FDA00022060928400000111
是搜索区域中的第i个特征分模型的相似度函数值。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中，若是第一帧图像因没有先验信息则可随机选择一种特征作为本帧的描述特征，初始化迭代参数k为0，依据最大后验概率相似度指标计算出目标的位置迭代计算直到满足||yi+1-yi||＜ε或者k≥N，不满足条件则k＝k+1且重复计算目标的位置yi+1直到条件满足，其中yj为目标位置，k为迭代次数，yj+1为计算出下一帧目标的位置，xj是搜索区域中的各个像素点的位置；gi(xj)是搜索区域中的第i个特征分模型的各个像素点的相似度贡献值；
Figure FDA0002206092840000022
是表示中心位于yj的搜索区域的像素点的集合；然后目标定位，自适应调整尺寸输出。
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应的特征选择的目标跟踪方法，其特征在于，步骤三中，把跟踪看作是前景和背景的二分类问题，根据序优化的原理对跟踪的前景和背景分别采样，在目标中心均匀采样M个与目标大小相同的区域作为正例，同时在紧邻目标的背景周围均匀采样N个与目标大小相同的区域作为反例，采用最大后验概率相似度指标来衡
Figure FDA00022060928400000211
目标与正例和目标与反例的相似度，假设正例与目标的相似度值是：
Figure FDA0002206092840000023
其中i表示第i个特征分模型，m表示第m个正例的相似度值，m∈M；假设反例与目标的相似度值是：
Figure FDA0002206092840000024
其中i表示第i个特征分模型，n表示第n个正例的相似度值，n∈N；通过
Figure FDA0002206092840000025
设计归一化各个特征分模型的可分性度量Ji，Ji判别准则衡量了第i个特征分模型的可分性能力；当Ji判别准值越大时，说明该特征分模型的可分性能力越大；因此通过求max(Ji)找到性能最好的特征分模型；
其中
式中k表示某个特征分模型的特征向量维数，
Figure FDA0002206092840000027
表示第i个特征分模板的正例集合中的第k个正例与目标的相似度；
Figure FDA0002206092840000028
表示第i个特征分模板的反例集合中的第k个反例与目标的相似度；
Figure FDA0002206092840000029
表示第i个特征分模板的正例的相似度平方均值；
Figure FDA00022060928400000210
表示第i个特征分模板的反例的相似度平方均值。
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