CN113129337A - 背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备 - Google Patents

背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明适用于计算机视觉跟踪领域，提供了背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备，包括：构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性。

Description

背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备
技术领域
本发明属于计算机视觉跟踪领域，尤其涉及一种背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备。
背景技术
基于判别式相关滤波的方法现在已经成为在线目标跟踪的一种主要方法。DCFNet是一个端到端的轻量级网络架构，学习卷积特征并同时执行相关跟踪过程。具体来说，DCFNet将DCF视为一个添加在Siamese网络中的特殊相关滤波器层，并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来导出通过它的反向传播。由于推导仍在傅里叶频域中进行，因此保持了离散余弦变换的效率特性，速度更快，效率更高。虽然跟踪速度可以满足实时要求，但是会有严重的边界效应和出现边界效应导致在跟踪阶段鲁棒性不强，这也是利用傅里叶频域变换的普遍缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种背景感知跟踪方法、计算机可读存储介质及计算机设备，旨在解决的跟踪过程中由傅立叶频域产生的边界效应和由边界效应导致的在跟踪阶段鲁棒性不强的问题。
第一方面，本发明提供了一种背景感知跟踪方法，包括：
构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；
从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；
通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。
进一步地，所述困难样本包括正样本和负样本；困难样本中图像的背景信息设为负样本，目标对象设为正样本。
进一步地，所述从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象具体为：从测试视频之外的视频数据集中选择随机视频帧和目标对象；使用索引结构从所述随机视频帧中检索最近邻边界框作为参考框，并从所述随机视频帧中选取多个样本作为额外的负样本训练，并检索所述随机视频帧的真实目标特征，将所述随机视频帧中的目标对象作为附加的正样本。
进一步地，所述方法还包括基于交替方向乘子法来学习更新后的滤波器。
第二方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的背景感知跟踪方法的步骤。
第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的背景感知跟踪方法的步骤。
在本发明中，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器，加强分类器判别目标的能力，解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性和精度，解决目标样本和背景样本不均衡的问题。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种背景感知跟踪方法的流程图。
图2是本发明一实施例提供的一种计算机设备的具体结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
请参阅图1，本发明一实施例提供的一种背景感知跟踪方法包括以下步骤：需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的背景感知跟踪方法并不以图1所示的流程顺序为限。
S1.构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；
S2.从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；
S3.通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。
在本发明一实施例中，所述困难样本包括正样本和负样本；困难样本中图像的背景信息设为负样本，目标对象设为正样本。
在本发明一实施例中，所述从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象具体为：从测试视频之外的视频数据集中选择随机视频帧和目标对象；使用索引结构从所述随机视频帧中检索最近邻边界框作为参考框，并从所述随机视频帧中选取多个样本作为额外的负样本训练，并检索所述随机视频帧的真实目标特征，将所述随机视频帧中的目标对象作为附加的正样本。
本发明一实施例使用一个基于PReMVOS的嵌入网络，为每个表示该对象外观的真实搜索框提取一个嵌入向量，在COCO上进行类的分离，在YouTube-VOS数据集上进行训练，以消除单个对象实例之间的歧义。
在线跟踪流程为：
输入图像的训练帧；
对训练样本应用循环位移和裁剪操作，从整个训练帧中返回所有的统一尺寸的训练样本；
通过一个二进制矩阵的裁剪算子，分别将所有样本的大小与目标或过滤器的大小相匹配；
将匹配后的样本送入相关滤波层进行学习更新。
在本发明一实施例中，所述方法还包括基于交替方向乘子法来学习更新后的滤波器。
在本发明一实施例中，DCFNet框架的构造方式为：根据目标区域
Figure BDA0003020319570000041
的特征和期待的高斯分布响应
Figure BDA0003020319570000042
训练一个判别式的回归函数，通过最小化脊损失获得滤波器w：
Figure BDA0003020319570000043
Figure BDA0003020319570000044
其中，wl表示滤波器w的通道l，★表示循环相关，λ为正则化系数；
Figure BDA0003020319570000047
表示离散傅里叶变换F(y)，y*表示复数y的复共轭，⊙表示矩阵的Hadamard积；
利用一个搜索片调整获得新一帧中的特征
Figure BDA0003020319570000045
通过搜索相关响应图g的最大值来估计平移：
Figure BDA0003020319570000046
DCFNet框架原理：
将训练图像样本和测试图像样本分别通过三个卷积层后输出到相关滤波层，输出训练和更新后的滤波器，接着和真实值的概率热图进行傅立叶频域卷积，输出预测值的概率热图。
其中，DCFNet将DCF视为一个添加在Siamese网络中的特殊相关滤波器层，并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来导出通过它的反向传播。
在本发明一实施例中，所述从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器具体为：
通过最小化以下目标来训练背景感知相关滤波器：
Figure BDA0003020319570000051
其中，
Figure BDA0003020319570000052
分别指矢量化图像和滤波器的第K个通道，K为特征通道的数量；λ是正则化系数，P是一个D*T的二进制矩阵，以D为尺寸裁剪信号xk的中心元素；Δτj是循环移位操作符；x、y和h分别是具有大空间支持度的训练样本，y是峰值以跟踪目标为中心的相关输出，h是空间尺寸比训练样本小的相关滤波器；
经过傅立叶变换投到频域中，表示为：
Figure BDA0003020319570000053
其中，
Figure BDA0003020319570000054
是辅助变量，与式(3)中的相关相应图g不同；IK是K*K的恒等式矩阵，
Figure BDA0003020319570000055
表示Kronecker积，F是复基向量的正交T*T矩阵，用于映射到任意T维矢量化信号的傅里叶域；利用增广拉格朗日乘子法约束将约束项放到优化函数内部，表示为：
Figure BDA0003020319570000056
对
Figure BDA0003020319570000057
进行优化求解，得：
Figure BDA0003020319570000061
根据以上的推导结果，对目标函数进行求逆操作简化算法复杂度，再进行迭代操作优化求解，反复迭代直至收敛出最优解。
本发明一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明一实施例提供的背景感知跟踪方法的步骤。
图2示出了本发明一实施例提供的计算机设备的具体结构框图，一种计算机设备100包括：一个或多个处理器101、存储器102、以及一个或多个计算机程序，其中所述处理器101和所述存储器102通过总线连接，所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器102中，并且被配置成由所述一个或多个处理器101执行，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如本发明一实施例提供的背景感知跟踪方法的步骤。
在本发明一实施例中，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器，加强分类器判别目标的能力，解决了由傅里叶频域卷积带来的边界效应问题，增强了跟踪的鲁棒性和精度，解决目标样本和背景样本不均衡的问题。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种背景感知跟踪方法，其特征在于，包括：
构建背景感知模型，从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器，所述真实样本指从测试视频中实时提取的目标信息和背景信息；
从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象，挖掘包括与目标相关度高于预设阈值的图像作为困难样本，重新根据所述困难样本训练并更新滤波器；
通过更新后的滤波器更新DCFNet框架的输出，实现对目标的在线跟踪。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述困难样本包括正样本和负样本；困难样本中图像的背景信息设为负样本，目标对象设为正样本。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从测试视频之外的视频数据集中以参考目标为条件来搜索目标对象具体为：从测试视频之外的视频数据集中选择随机视频帧和目标对象；使用索引结构从所述随机视频帧中检索最近邻边界框作为参考框，并从所述随机视频帧中选取多个样本作为额外的负样本训练，并检索所述随机视频帧的真实目标特征，将所述随机视频帧中的目标对象作为附加的正样本。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括基于交替方向乘子法来学习更新后的滤波器。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，DCFNet框架的构造方式为：根据目标区域
Figure FDA0003020319560000011
的特征和期待的高斯分布响应
Figure FDA0003020319560000012
训练一个判别式的回归函数，通过最小化脊损失获得滤波器w：
Figure FDA0003020319560000021
Figure FDA0003020319560000022
其中，wl表示滤波器w的通道l，★表示循环相关，λ为正则化系数；
Figure FDA0003020319560000023
表示离散傅里叶变换F(y)，y*表示复数y的复共轭，⊙表示矩阵的Hadamard积；
利用一个搜索片调整获得新一帧中的特征
Figure FDA0003020319560000024
通过搜索相关响应图g的最大值来估计平移：
Figure FDA0003020319560000025
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从背景感知模型中提取真实样本用于训练滤波器具体为：
通过最小化以下目标来训练背景感知相关滤波器：
Figure FDA0003020319560000026
其中，
Figure FDA0003020319560000027
分别指矢量化图像和滤波器的第K个通道，K为特征通道的数量；λ是正则化系数，P是一个D*T的二进制矩阵，以D为尺寸裁剪信号xk的中心元素；Δτj是循环移位操作符；x、y和h分别是具有大空间支持度的训练样本，y是峰值以跟踪目标为中心的相关输出，h是空间尺寸比训练样本小的相关滤波器；
经过傅立叶变换投到频域中，表示为：
Figure FDA0003020319560000028
Figure FDA0003020319560000029
其中，
Figure FDA00030203195600000210
是辅助变量，与式(3)中的相关相应图g不同；IK是K*K的恒等式矩阵，
Figure FDA0003020319560000031
表示Kronecker积，F是复基向量的正交T*T矩阵，用于映射到任意T维矢量化信号的傅里叶域；利用增广拉格朗日乘子法约束将约束项放到优化函数内部，表示为：
Figure FDA0003020319560000032
对
Figure FDA0003020319560000033
进行优化求解，得：
Figure FDA0003020319560000034
根据以上的推导结果，对目标函数进行求逆操作简化算法复杂度，再进行迭代操作优化求解，反复迭代直至收敛出最优解。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的背景感知跟踪方法的步骤。
8.一种计算机设备，包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的背景感知跟踪方法的步骤。
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JI Y ET AL.: "A Comparative Study and Simulation of Object Tracking Algorithms", 《2020 THE 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON VIDEO AND IMAGE PROCESSING》 *
亢洁 等: "基于难样本挖掘的孪生网络目标跟踪", 《计算机应用研究》 *
刘明明等: "基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪", 《激光与光电子学进展》 *
孙希延 等: "亚像素相关滤波跟踪算法", 《计算机仿真》 *

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CN113129337B (zh) 2022-07-19

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