摘要：合理地處理視頻信息，并從中得到有用的信息，已經(jīng)成為了目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。對(duì)于視頻信息中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分析一般從運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤兩方面進(jìn)行。本文分別對(duì)這這兩方面的現(xiàn)有的算法和問(wèn)題進(jìn)行了深入探討，比較了相關(guān)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。在最后的部分，討論了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：圖像處理；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9599 （2012） 24-0036-03

1 引言

近年來(lái)，視頻監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用在日常生活的各個(gè)領(lǐng)域。在很多情況下，大量視頻僅在危險(xiǎn)發(fā)生后才會(huì)被調(diào)用以審查其內(nèi)容，這種做法會(huì)導(dǎo)致大量的視頻信息浪費(fèi)。正是在這種情況下，對(duì)視頻信息的進(jìn)行智能分析成為了一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)；尤其是在無(wú)人操作的情況下，自動(dòng)通過(guò)對(duì)所采集到的視頻內(nèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為作分析，從而采取預(yù)警、報(bào)警等相關(guān)反應(yīng)。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為分析一般都是由運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、行為理解與描述、多攝像機(jī)數(shù)據(jù)融合等多個(gè)方面組成。目前，基于視頻信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為分析中最基礎(chǔ)的兩個(gè)問(wèn)題就是是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。雖然有關(guān)學(xué)者做了較多的研究工作，但由于目標(biāo)所處場(chǎng)景的復(fù)雜性，以及目標(biāo)本身可能發(fā)生的姿態(tài)變換、缺損、模糊和遮擋，及視頻受天氣，光照、陰影等自然條件和人為干擾的影響，使得目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)仍是一個(gè)相當(dāng)困難、有待深入研究的課題。

2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

對(duì)于基于視頻信息的分析技術(shù)來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確高效的從大量視頻信息中提取出有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，是進(jìn)行可靠分析的重要基礎(chǔ)。目標(biāo)檢測(cè)就是在序列圖像中將變化的區(qū)域從背景區(qū)域中區(qū)分出來(lái)的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中存在許多干擾因素，例如：背景擾動(dòng)，光照條件的變化，背景的選取和陰影的影響等等。為了解決這些干擾，不同的學(xué)者提出了各自不同的方法。其中最常見(jiàn)的方法有：光流法，背景減除法和幀間差分法。

2.1 光流法

光流法的基本原理是對(duì)于圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)都賦予一個(gè)速度矢量，使之形成了一個(gè)圖像運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。在運(yùn)動(dòng)的每個(gè)特定時(shí)刻，圖形上的點(diǎn)與三位物體上的點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，這種對(duì)應(yīng)關(guān)系可由投影關(guān)系得到，根據(jù)各個(gè)像素的速度矢量特征，可以對(duì)圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

光流法的不僅能夠在不知道場(chǎng)景的條件下檢測(cè)出獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，還能適用于動(dòng)態(tài)背景，但由于其計(jì)算量大、易受噪聲影響等缺點(diǎn)，所以學(xué)者們對(duì)光流法的改進(jìn)也在不斷進(jìn)行中。張澤旭等[1]將canny算法和光流法結(jié)合起來(lái)，利用圖像分割和canny算法得到目標(biāo)區(qū)域的邊緣圖，再使用光流場(chǎng)中的流速值完成分割圖和邊緣圖的融合，從而得到完整的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；施家棟等[2]將光流法和膚色融合方法結(jié)合起來(lái)用于人體運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，通過(guò)對(duì)視頻圖像序列進(jìn)行光流分析，以確定目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，與此同時(shí)，基于馬氏距離檢測(cè)出膚色區(qū)域，然后將光流分析和膚色區(qū)域所得到的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，從而達(dá)到分割出人體的運(yùn)動(dòng)區(qū)域的目的。

2.2 背景減除法

背景減除法是目前在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中使用最廣泛的算法，其基本思想是利用背景的參數(shù)模型來(lái)近似背景圖像的像素值，將當(dāng)前幀與背景圖像進(jìn)行差分比較實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的檢測(cè)，區(qū)別較大的像素區(qū)域被認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)區(qū)域，反之則被認(rèn)為是背景區(qū)域。背景減除法的實(shí)現(xiàn)必須要有背景圖像，由于背景圖像是隨著光照或外部環(huán)境的變化而實(shí)時(shí)變化的，因此背景減除法的核心是對(duì)背景建模以及實(shí)時(shí)更新。研究人員已提出了多種背景建模算法，Bohyung Han等[3]提出的一種基于密度的多特征背景減除方法，通過(guò)使用支持向量機(jī)的方法對(duì)每個(gè)像素的顏色、梯度、Haar-like特征的特征值進(jìn)行融合從而實(shí)現(xiàn)對(duì)它時(shí)間空間的處理。通過(guò)這種方式和有效的核密度估計(jì)來(lái)產(chǎn)生背景模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的檢測(cè)。而在國(guó)內(nèi)，劉丁等人[4]提出用PIC算法對(duì)背景進(jìn)行重構(gòu)，從而達(dá)到目標(biāo)檢測(cè)的目的。根據(jù)圖像序列中出現(xiàn)頻率最高的像素均值為背景點(diǎn)的思想，對(duì)像素灰度歸類算法進(jìn)行改進(jìn)，將所選取的用于重構(gòu)背景的序列圖像像素值進(jìn)行歸一化、量化統(tǒng)計(jì)、量化范圍等拓展，從而重構(gòu)背景圖像，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)。

2.3 幀間差分法

幀間差分法是一種通過(guò)對(duì)視頻圖像序列中相鄰兩幀或多幀作差分運(yùn)算來(lái)獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓的方法。當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景中出現(xiàn)物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，連續(xù)幀之間會(huì)出現(xiàn)較為明顯的變化，各幀相減，得到圖像亮度差的絕對(duì)值，判斷它是否大于閾值來(lái)分析視頻或圖像序列的運(yùn)動(dòng)特性，以確定是否有物體運(yùn)動(dòng)。該方法可以很好地適用于存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和攝像機(jī)移動(dòng)的情況。

此外，由于其算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，復(fù)雜度低；對(duì)光線等場(chǎng)景變化不太敏感，能夠適應(yīng)各種動(dòng)態(tài)環(huán)境的優(yōu)點(diǎn)，幀間差分法也被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用中。例如Zhan Chaohui等[5]將邊緣檢測(cè)和幀間差分法結(jié)合起來(lái)。新算法先對(duì)連續(xù)圖像做邊緣檢測(cè)，從而得到相鄰兩幀邊緣化后的差，再得到的圖像分成幾個(gè)小塊，確定小塊所屬區(qū)域，在根據(jù)塊連接組件的原理，標(biāo)記得到的包含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)最小矩形以完成檢測(cè)。而在智能交通系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用中，Li，Qiu-Lin等[6]將三幀差分和二維交叉熵閾值分割法結(jié)合起來(lái)，用于移動(dòng)車輛的檢測(cè)。他們通過(guò)三幀差分法從序列圖像中檢測(cè)到移動(dòng)目標(biāo)，再通過(guò)二維交叉熵閾值分割的方法進(jìn)行處理，從而提取出完整的移動(dòng)車輛的圖像。

在實(shí)際生活中，上述三種常用算法經(jīng)常被結(jié)合起來(lái)使用。例如孫承志等[7]將背景差分法和光流法結(jié)合起來(lái)，用背景差分法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理之后使用光流法對(duì)預(yù)處理的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算。改進(jìn)后的算法在繼承之前兩者的優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，可以更有效的提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性，同時(shí)具有更好的系統(tǒng)穩(wěn)定性。

在上述所說(shuō)的方法之外，近年來(lái)，隨著人工智能算法的快速發(fā)展，我們可以看到在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，出現(xiàn)了更多與智能算法相結(jié)合的新型方法。例如丁瑩等[8]就提出了一種基于Choquet模糊積分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該方法將模糊測(cè)度和模糊積分理論應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與背景分類中，提出了自適應(yīng)閾值的Choquet積分算法，實(shí)現(xiàn)了圖像的顏色特征和紋理特征相融合；選擇YCbCr顏色空間代替?zhèn)鹘y(tǒng)RGB空間，將圖像亮度與色度分離，降低了光照變化對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的影響；利用局部二元模式紋理特征對(duì)亮度級(jí)的單調(diào)變化具有不變性的特點(diǎn)，將其融合到檢測(cè)算法中，有效抑制了陰影的干擾.而和硬件的結(jié)合也是一種實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法，上海交大的Rongxing Duan等[9]在基于 TMS320DM643（DM643）芯片的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于目標(biāo)檢測(cè)的嵌入式系統(tǒng)。將一種基于改進(jìn)的高斯混合模型的檢測(cè)算法集成到DSP芯片上。

3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

對(duì)得到的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤觀察是進(jìn)行行為分析的必要條件。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤就是利用目標(biāo)特征與在序列圖像中檢測(cè)出的區(qū)域進(jìn)行匹配，得到目標(biāo)在每一幀的位置和姿態(tài)。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究主要為了提高對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的搜索速度和提高目標(biāo)匹配的準(zhǔn)確性。根據(jù)跟蹤方法的不同，大致可分為基于Mean Shift的目標(biāo)跟蹤方法、基于粒子濾波理論的目標(biāo)跟蹤方法和基于偏微分方程的目標(biāo)跟蹤方法。各種跟蹤方法在實(shí)時(shí)性，魯棒性，目標(biāo)匹配精度和目標(biāo)分割準(zhǔn)確性方面各有側(cè)重，相互制約。

3.1 基于Mean Shift的目標(biāo)跟蹤方法

Mean Shift算法是一個(gè)迭代的過(guò)程，它先算出當(dāng)前點(diǎn)的偏移均值，移動(dòng)該點(diǎn)到其偏移均值，然后以此為新的起始點(diǎn)，繼續(xù)移動(dòng)，直到滿足一定的條件結(jié)束。Jifeng Ning 等[10]為了減少M(fèi)ean Shift中目標(biāo)定位的背景干擾，提出了一種改進(jìn)的背景加權(quán)直方圖算法，這個(gè)方法只改變目標(biāo)權(quán)重而不改變目標(biāo)補(bǔ)償權(quán)重，從而達(dá)到減少M(fèi)eanShift定位跟蹤是受到的由背景產(chǎn)生的干擾的目的。Gary R.Bradski等[11]為了知道視頻幀中顏色分布的模式，使用修改過(guò)的MeanShift算法來(lái)處理由視頻幀的顏色分布的動(dòng)態(tài)變化，這個(gè)新算法就是CamShift算法。

與Meanshift主要是用在單幅圖像上不同，CamShift可用于序列圖像的分析。其具體步驟是首先在序列圖像中選擇一個(gè)區(qū)域，計(jì)算該區(qū)域內(nèi)顏色的2D概率分布，用MeanShift來(lái)收斂該區(qū)域，集中并標(biāo)志此收斂的區(qū)域，一直重復(fù)直到滿足結(jié)束條件。與Mean Shift算法相比，Camshift 關(guān)鍵就在于當(dāng)目標(biāo)的大小發(fā)生改變的時(shí)候，此算法可以自適應(yīng)調(diào)整目標(biāo)區(qū)域繼續(xù)跟蹤。

3.2 基于粒子濾波理論的目標(biāo)跟蹤方法

粒子濾波的思想是基于蒙特卡洛方法產(chǎn)生的，利用粒子集來(lái)表示概率，可以用在任何形式的狀態(tài)空間模型上。其核心思想是通過(guò)從后驗(yàn)概率中抽取的隨機(jī)狀態(tài)粒子來(lái)表達(dá)其分布，是一種順序重要性采樣法。為了準(zhǔn)確表達(dá)后驗(yàn)概率密度，粒子濾波器需要大量的粒子，對(duì)每一個(gè)粒子都需要進(jìn)行觀測(cè)計(jì)算，這是由它的蒙特卡羅性質(zhì)決定的。在實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)橛?jì)算觀測(cè)密度耗時(shí)多和環(huán)境的不同引發(fā)了許多問(wèn)題，由此也產(chǎn)生了一些新的改進(jìn)算法。例如陳龍等[12]為了解決多目標(biāo)跟蹤中相似目標(biāo)的發(fā)散問(wèn)題和跟蹤核函數(shù)窗寬固定的缺陷，提出了一種基于FCM（fuzzy C-means）聚類的粒子濾波算法。該算法在經(jīng)典粒子濾波理論的基礎(chǔ)上，將粒子區(qū)域改變?yōu)榭勺儥E圓，在粒子濾波的重要性重采樣后，通過(guò)Mean-Shift算法獲得每個(gè)目標(biāo)的聚類中心，使用FCM聚類算法完成粒子聚類，獲得相應(yīng)目標(biāo)的粒子子群，最后通過(guò)粒子子群估計(jì)各目標(biāo)的最終狀態(tài)并修正核窗口寬度。

而為了在復(fù)雜背景下跟蹤視頻序列中的多自由度的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，王國(guó)良等[13]以粒子濾波理論為基礎(chǔ)提出了一種多自由度運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤算法。他選取了均值漂移算法目標(biāo)模型與候選模型的相似度作為觀測(cè)值的構(gòu)造基礎(chǔ)；在核函數(shù)下的顏色直方圖的基礎(chǔ)上，對(duì)目標(biāo)的中心位置和表征目標(biāo)形狀的協(xié)方差矩陣進(jìn)行更新，從而達(dá)到了自適應(yīng)地調(diào)整核函數(shù)帶寬的大小，修正跟蹤窗口的尺寸，實(shí)現(xiàn)對(duì)多自由度運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤的目的。

3.3 基于偏微分方程的目標(biāo)跟蹤方法

基于偏微分方程的目標(biāo)跟蹤方法最早是Kass等提出的主動(dòng)輪廓模型。他們將輪廓線優(yōu)化問(wèn)題建模為關(guān)于曲線能量的泛函，用變分法推導(dǎo)出描述輪廓曲線進(jìn)化的偏微分方程，通過(guò)求解偏微分方程得到的泛函極值，從而獲得目標(biāo)的輪廓。

基于偏微分方程的目標(biāo)跟蹤算法按照目標(biāo)輪廓曲線的表達(dá)方式不同可分為參數(shù)化的輪廓線模型和幾何輪廓線模型，前者的優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快，缺點(diǎn)是無(wú)法處理目標(biāo)的分裂和合并及拓?fù)渥兓笳叩膬?yōu)缺點(diǎn)剛好相反。

為了解決傳統(tǒng)的基于主動(dòng)輪廓線的方法存在著方法容易受噪音、部分遮擋、背景干擾等因素影響的缺點(diǎn)，周雪等[14]提出了一個(gè)基于水平集的分層的跟蹤框架，通過(guò)該框架將顏色信息和形狀先驗(yàn)有效地結(jié)合起來(lái)。而蘇成順等[15]為了滿足多分段輪廓單獨(dú)進(jìn)行或全部區(qū)段同時(shí)進(jìn)行輪廓跟蹤的需求，提出了基于多線程的分段圖像輪廓跟蹤算法。以面向?qū)ο蟮挠^點(diǎn)，將輪廓跟蹤操作封裝成類。一段輪廓的跟蹤對(duì)應(yīng)一個(gè)線程和—介輪廓跟蹤類的對(duì)象。基于多線程的分段圖像輪廓跟蹤算法很好地解決了圖像分段輪廓跟蹤的問(wèn)題。

和目標(biāo)檢測(cè)方法一樣，隨著環(huán)境的復(fù)雜性不斷增加，多種方法被結(jié)合起來(lái)以得到更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。董春利等[16]為了解決跟蹤中遇到的遮擋問(wèn)題，將基于粒子濾波和GVF-Snake的結(jié)合起來(lái)，提出了一種新的的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤算法。該算法利用改進(jìn)的GVF-Snake算法，使Snake收斂至運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的真實(shí)輪廓；然后根據(jù)控制點(diǎn)的距離增刪控制點(diǎn)，達(dá)到自適應(yīng)地跟蹤運(yùn)動(dòng)和變形目標(biāo)的目的；最后結(jié)合粒子濾波和改進(jìn)的GVF-Snake，得到一種能量粒子濾波（EPF）目標(biāo)跟蹤算法。而曹潔等[17]針對(duì)單一特征的目標(biāo)跟蹤算法魯棒性較差的情況，使用目標(biāo)的多種觀測(cè)信息通過(guò)D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合跟蹤。在粒子濾波的總體框架下，嵌入Mean-Shift算法產(chǎn)生更加逼近真實(shí)后驗(yàn)分布的粒子，同時(shí)采用顏色和運(yùn)動(dòng)邊緣特征作為觀測(cè)模型，有效地避免了單一顏色特征在光照突變、姿態(tài)變化以及背景相似情況下的跟蹤穩(wěn)定性較差的問(wèn)題。

4 結(jié)論

目前，對(duì)基于視頻信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分析研究已取得許多可喜的進(jìn)展，應(yīng)用范圍也隨之得到擴(kuò)展，但還是存在許多有待解決的問(wèn)題，例如光照的改變，陰影的影響，快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不能準(zhǔn)確進(jìn)行分析；目前還不能提出一種有效的萬(wàn)能方法以應(yīng)對(duì)各種不同的外界環(huán)境。此外很多算法的實(shí)現(xiàn)還都只是停留在實(shí)驗(yàn)室階段，離全面的應(yīng)用到實(shí)際的生活生產(chǎn)中去還存在一定距離。

盡管如此，我們還是能看到基于視頻信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析技術(shù)正在向著越來(lái)越成熟的方向邁進(jìn)，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)和并行計(jì)算技術(shù)的迅速發(fā)展又為許多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的發(fā)展和應(yīng)用提供了有力保障。

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