任克強，張盼華，謝 斌

（江西理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 贛州341000）

0 引 言

在計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域中，智能視頻監(jiān)控技術(shù)是一個重要的研究課題，已被廣泛的應(yīng)用在智能交通、智能安防以及智能建筑等領(lǐng)域。如何從一組連續(xù)的視頻序列中提取出運動目標是其首要解決的問題之一。常見的運動目標檢測方法有：光流法［1］、幀間差分法［2］和背景差分法［3］。光流法是通過計算光流場而得到運動目標，不需要預(yù)先知道有關(guān)場景信息，但計算量較大，目前沒有較好通用的硬件支持。幀間差分法是將相鄰的兩幀圖像對應(yīng)像素點進行相減而得到運動目標，能夠適應(yīng)光照突變，具有較小的計算量，但抗噪聲性能較差、易出現(xiàn)空洞現(xiàn)象。背景差分法是將當前視頻圖像幀和建立的背景模型進行相減而得到運動目標，該算法復(fù)雜度不高、實用性較好，能夠滿足實時性要求。

混合高斯模型 （Gaussian mixture model，GMM）是背景差分法中一種常見背景建模方法［4］，其關(guān)鍵是建立符合場景的背景模型與模型的有效自適應(yīng)維護更新。文獻 ［5］將混合高斯模型應(yīng)用于場景的背景建模與前景分割中，由于其良好的背景擬合能力和較強的適應(yīng)性而得到廣泛關(guān)注。文獻 ［6］提出了一種融合背景減除法的改進混合高斯算法能夠快速檢測出運動目標，有效地抑制反光物體帶來的頻繁閃動。文獻 ［7］采用自適應(yīng)高斯模型數(shù)目的方法同像素點的空間位置相結(jié)合改進了混合高斯模型，但是該方法并沒有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。文獻 ［8］根據(jù)背景演變過程進行劃分的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法，但其學(xué)習(xí)速率仍是設(shè)定有限的幾種固定的學(xué)習(xí)速率，沒能實現(xiàn)真正的自適應(yīng)非跳變的學(xué)習(xí)。文獻 ［9］通過統(tǒng)計像素點到t時刻匹配的總次數(shù)的倒數(shù)作為學(xué)習(xí)速率，在較短的有限時間內(nèi)是可行的，但背景模型經(jīng)過較長時間后學(xué)習(xí)速率進行了一定的惡性積累，學(xué)習(xí)速率會衰減為一個很小的值，若背景像素被前景像素長期覆蓋，則需要更長的時間才能學(xué)習(xí)到真實的新背景。

針對上述的不足，提出了一種改進的混合高斯模型。將背景模型學(xué)習(xí)過程劃分兩個大的階段：背景初始形成階段和背景維護更新階段，針對不同的階段采用不同的更新策略，自適應(yīng)實現(xiàn)對背景模型的更新，實現(xiàn)自適應(yīng)擬合真實背景分布。

1 混合高斯模型

1.1 背景建模

混合高斯模型是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的參數(shù)化模型，是單高斯概率密度函數(shù)的延伸，能夠平滑近似任意形狀的概率密度分布。由于其良好的對真實場景背景分布擬合逼近能力，被廣泛應(yīng)用在運動目標檢測中。

在時間軸上，將視頻序列中同一位置像素點的xt值變化視為一種隨機過程并且認為服從高斯分布，像素點在t時間的狀態(tài)可以用K 個高斯模型表示，由這多個高斯分布構(gòu)造出來的背景模型實現(xiàn)對真實背景分布逼近，其概率函數(shù)模型為

式中：Xt——t 時刻樣本像素觀察值；K——模態(tài)總數(shù)；i——模態(tài)序號；ui，t——模態(tài)的均值；wi，t——模態(tài)的權(quán)重；∑i，t——協(xié)方差矩陣；η（Xt，ui，t，∑i，t）——概率密度函數(shù)；P（Xt）——Xt的概率函數(shù)。

1.2 匹配與更新

模型匹配準則是將當前觀測到的像素點I（x，y）與已有的K 個高斯分布進行比較，若滿足式 （3），則認為當前像素點I（x，y）與高斯分布模型匹配，否則認為不匹配

式中：D 為置信參數(shù)，一般取2.5；ui，t－1和σi，t－1分別為第i個高斯分布在t－1時刻的均值和標準差。

（1）若匹配，則將匹配的高斯分布參數(shù)按如下規(guī)則進行更新

式中：α為學(xué)習(xí)速率，一般取0.005；Mi，t為偏置，匹配時取1，不匹配時取0；ρ＝α×η（Xt，ui，t，∑i，t）為期望與方差的學(xué)習(xí)速率。

（2）若不匹配，則用當前幀的均值，初始化一個較大方差、較小權(quán)重的高斯模型，并將新的高斯模型取代排序最后一個背景模型；權(quán)重更新只需將式 （4）中的Mi，t值取0；對于其他高斯模型，其均值和方差取值不變。

1.3 背景估計與前景分割

背景估計與前景分割的本質(zhì)屬于分類器的設(shè)計，首先將高斯分布優(yōu)先級按wi，t／σi，t的值從大到小排列，然后從排列在最前的第一個模型開始，取B 個高斯分布作為混合高斯分布的背景模型

式中：T 為閾值，一般取0.7－0.8。

進行前景檢測時，選取B 個高斯模型作為背景模型后，將當前幀的像素值I（x，y）與B 個高斯背景模型分別進行比較，若I（x，y）與背景模型中任何一個模態(tài)匹配，則該像素點為背景點，否則為前景點。

2 圖像序列像素變化特性

圖像中像素點I（x，y）處的像素變化可視為一種隨機過程，在t時刻的觀察值可以用Xt來表示，其中Xt＝［xRxGxB］T為像素點的RGB 彩色向量。圖像場景中內(nèi)容的變化對于彩色監(jiān)控攝像機而言，表現(xiàn)為RGB彩色分量的變化，即同一坐標位置像素點的RGB 值由新的值代替。如圖1所示，本文以Campus＿1和highway監(jiān)控視頻序列作為分析樣本。如表1所示，分別選取4種不同的觀測樣本點，分析了場景中無目標 （A 點，靜止路面）、少量運動目標 （B點，緩慢行人；D 點，搖擺樹枝）、多運動目標（C點，行駛車輛）等像素點變化情況，其像素點RGB分量變化圖、灰度分布圖、RGB 三維分布圖如圖2、圖3和圖4所示。從圖中可以看出，像素變化主要有以下特性：

（1）無任何目標出現(xiàn)的情況

當場景像素點無任何目標出現(xiàn)時，如圖2 （a）所示，像素RGB彩色分量變化較為平穩(wěn)；如圖3 （a）所示，模型呈現(xiàn)較為集中單峰模態(tài)；如圖4 （a）所示，像素RGB三維空間分布呈現(xiàn)密集的橢球形。此時對于模型而言應(yīng)當采用較小的學(xué)習(xí)速率，保持模型的相對穩(wěn)定。

圖1 測試樣本圖像序列

（2）少量目標與多目標出現(xiàn)的情況

當場景中出現(xiàn)運動目標時，如圖2 （b）、圖2 （c）所示，運動目標經(jīng)過的地方像素RGB 彩色分量值產(chǎn)生突變。背景像素RGB彩色分量值變化可能是短時的突變，即經(jīng)過有限幀數(shù)變化圖像像素RGB彩色分量值又恢復(fù)到原來的背景RGB彩色分量值中心周圍。若短時突變，如圖3 （b）所示，模態(tài)呈現(xiàn)集中的單峰情況；如圖3 （c）所示，目標像素點分布遠離模型分布中心像素；如圖4 （b）所示，RGB三維空間分布仍呈現(xiàn)密集的橢球形。此時對于模型而言應(yīng)采用較小的學(xué)習(xí)速率，減小對場景的誤學(xué)習(xí)，保持背景模型的相對穩(wěn)定。

（3）場景中目標由靜止到運動或者由運動到靜止的情況

背景像素RGB彩色分量值變化也有可能是長時間的突變，如運動目標停止將原始背景遮蓋或靜止目標運動使得原始背景的裸露。這種變化表現(xiàn)為原始背景像素消退，形成新特性背景，如圖2 （d）所示，背景像素變化表現(xiàn)為RGB彩色分量值的整體搬移；如圖3 （d）所示，模態(tài)呈現(xiàn)單峰與多峰并存；如圖4 （d）所示，新特性像素點分布遠離模態(tài)分布中心，形成一個新的模態(tài)中心。此時應(yīng)加大權(quán)重的學(xué)習(xí)速率，加速模型收斂速度。

由此可見，混合高斯模型中的學(xué)習(xí)速率α值大小顯得非常重要，α取值過小，則模型更新速度減慢，模型對真實場景的學(xué)習(xí)產(chǎn)生滯后，這樣會把某些已經(jīng)不是前景的物體誤判為運動目標，造成目標的誤檢；α取值過大，則模型的更新速度過快，這樣容易使目標溶入背景，造成目標的漏檢。因此，混合高斯模型在對真實場景學(xué)習(xí)時，學(xué)習(xí)速率選取不當，則模型的有效更新會產(chǎn)生滯后，容易造成模型中存在 “模態(tài)殘留”和 “有效模態(tài)丟失”情況，使得模型的有效估計滯后于真實背景的變化，在前景檢測與目標分割時出現(xiàn) “拖影”現(xiàn)象。

（4）像素變化 （目標，背景）均值、方差和標準差之間的特性分析，相關(guān)統(tǒng)計見表1。

表1 像素樣本點的均值、方差和標準差

圖2 Campus＿1與Highway的像素RGB變化

圖3 Campus＿1與Highway的像素灰度分布

圖4 Campus＿1與Highway的像素RGB分布

由表1可以看出，目標出現(xiàn)位置像素點的方差和標準差值較大；無目標出現(xiàn)的位置像素點的方差與標準差都是很小的值。傳統(tǒng)混合高斯模型方差學(xué)習(xí)速率ρ＝α×η（Xt，ui，t，∑i，t），可以看出ρ遠小于α，要使多個高斯分量的協(xié)方差矩陣∑i，t能夠得到準確估計，則相對應(yīng)的樣本觀察時間近似長度要求ρ ＞α。正由于方差學(xué)習(xí)速率的觀察時間偏小，導(dǎo)致方差收斂速率較慢，不符合真實場景的方差變化情況。因此，在背景模型穩(wěn)定后，應(yīng)當加速其方差的收斂。

3 算法改進

3.1 模型參數(shù)分析

從上述分析的像素點變化特性可以看出，場景的變化是復(fù)雜和多變的，對于混合高斯模型而言，背景模型建立與有效維護更新伴隨著運動目標檢測的整個過程，而背景模型建立與維護更新又依賴于模型的控制參數(shù)。

（1）模態(tài)權(quán)重反映出某一模態(tài)出現(xiàn)的可能性，而學(xué)習(xí)速率又是模態(tài)權(quán)重的重要控制參數(shù)。從第2節(jié)分析可以看出，時域中RGB 彩色分量變化呈現(xiàn)：漸進變化、瞬時變化、周期變化、非周期隨機變化等特征，當對新的場景采樣值進行學(xué)習(xí)時，由于傳統(tǒng)混合高斯模型權(quán)重學(xué)習(xí)速率是一個固定值，不能較好的適應(yīng)場景中不同情況的變化，導(dǎo)致對模態(tài)參數(shù)的估計值嚴重滯后于采樣樣本的變化，算法正確有效更新速度較慢，不能及時適應(yīng)場景的變化。因此隨著采樣時間的增大，權(quán)重學(xué)習(xí)速率應(yīng)當為某種動態(tài)的值，才能夠適應(yīng)這種變化，即對不同的像素點采用不同的學(xué)習(xí)速率來進行學(xué)習(xí)。

（2）混合高斯模型的本質(zhì)是在線聚類，模型中的協(xié)方差矩陣體現(xiàn)了各高斯分量對應(yīng)的聚類形態(tài)，模態(tài)方差決定聚類的可塑性。較大的方差則使得聚類的可塑性減弱，導(dǎo)致模型不能及時從新的觀測樣本中學(xué)習(xí)到背景模型變化成分，從而造成背景模型的嚴重污染；較小的方差則使得聚類的可塑性過強，導(dǎo)致背景模型的結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，易出現(xiàn)聚類波動情況。方差的估計過大或者過小，都會導(dǎo)致前景分割的失敗，因此當運動目標學(xué)習(xí)成背景之后，應(yīng)當加速模型方差的收斂，加強其可塑性。

（3）模態(tài)期望決定聚類中最具有代表性的值，反映出屬于哪一類的特征，代表著從歷史像素值中學(xué)習(xí)到的背景模型結(jié)構(gòu)，故模態(tài)要保持相對穩(wěn)定。

由此可見，混合高斯模型在對場景的學(xué)習(xí)過程中，其學(xué)習(xí)速率的選取、期望和方差有效估計影響著模型學(xué)習(xí)、模態(tài)排序和模態(tài)匹配，模型參數(shù)的正確估計最終影響模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、適應(yīng)能力和目標分割效果。

3.2 學(xué)習(xí)速率改進

根據(jù)上述對視頻序列像素點變化特性以及模型控制參數(shù)的分析，本文將模型的學(xué)習(xí)過程分為兩個階段，分別對模型的權(quán)重學(xué)習(xí)速率和期望方差的學(xué)習(xí)速率提出了改進。

（1）背景的初始形成階段 （n＜N），學(xué)習(xí)速率的更新策略如式 （8）所示。

由于模型初始化的第一幀常常是非清空場景，模態(tài)中非背景像素模態(tài)權(quán)重較大，應(yīng)采用較大的學(xué)習(xí)速率來加快淘汰那些偽背景像素模型，加速真實背景模型的收斂。但此時背景尚未完全形成，方差和期望不易收斂過快，隨著背景的逐步形成，學(xué)習(xí)速率逐漸遞減，保證有效背景模型的穩(wěn)定

式中：λ1為衰減系數(shù)，取1.5；n為當前流過的幀數(shù)；N 為階段閾值幀數(shù)；

（2）背景的維護更新階段 （n≥N），學(xué)習(xí)速率的更新策略如式 （9）所示。

經(jīng)初始階段的學(xué)習(xí)，背景模型已基本形成，但場景信息常常是復(fù)雜多變的，因此需要對背景進行實時維護更新。背景的維護更新階段根據(jù)模態(tài)像素變化的匹配次數(shù)與不匹配次數(shù)作為反饋量來修正模型的學(xué)習(xí)速率。當不匹配時，反饋量為正值，來增大學(xué)習(xí)速率，加大對場景的學(xué)習(xí)；當匹配時，反饋量為一個負值，來減小學(xué)習(xí)速率，減弱對場景的誤學(xué)習(xí)，保證模型的穩(wěn)定。模型的兩種反饋在起始時反饋量都是一個很小的值，隨著迭代次數(shù)的增加，反饋量則會逐漸增大。改進后的學(xué)習(xí)速率，給了模型對場景觀測學(xué)習(xí)迭代時間長度，一個動態(tài)的學(xué)習(xí)空間，減小了對噪聲、快速運動目標和較慢運動目標的誤學(xué)習(xí)，又很好的根據(jù)場景情況，實現(xiàn)學(xué)習(xí)速率的自適應(yīng)調(diào)節(jié)，實現(xiàn)模型的有效收斂

式中：λ2為學(xué)習(xí)率基準系數(shù)，取0.004；ΔF ＝（2f－t）×10－2為反饋量，f 為不匹配次數(shù)、t為匹配次數(shù)。為了避免在模型維護更新過程中，學(xué)習(xí)速率出現(xiàn)惡性增長或減小，對改進學(xué)習(xí)速率的學(xué)習(xí)準則做如下約定：防止學(xué)習(xí)后期中學(xué)習(xí)步長過大或者過小，設(shè)置學(xué)習(xí)速率空間α2∈（d1，d2），當學(xué)習(xí)速率動態(tài)調(diào)整超出學(xué)習(xí)速率空間的左右端點時，則將學(xué)習(xí)速率用d1，d2代替。防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)溢出，當f、t大于τ時，則將其置零，重新計數(shù)；防止對前一目標、背景的學(xué)習(xí)誤積累，若計數(shù)出現(xiàn)一次中斷，則將f 和t置零。

4 實驗結(jié)果與分析

為了測試本文方法的有效性，對GMM 方法和本文方法進行比較實驗，實驗平臺為VC＋＋6.0和OpenCV，測試序列為Highway（500幀，320×240）、Cityway（222幀，320×240）、Campus＿1 （1179幀，352×288）、Campus＿2（2687幀，384×288）。實驗參數(shù)為：K＝3，N＝200，T＝0.75，τ＝20，λ1＝1.5，λ2＝0.004，d1＝0.0028，d2＝0.0168。實驗結(jié)果如圖5～圖8所示。

圖5 Highway序列的檢測結(jié)果

圖6 Cityway序列的檢測結(jié)果

圖7 Campus＿1 序列的檢測結(jié)果

圖8 Campus＿2 序列的檢測結(jié)果

圖5 為檢測序列Highway的第15 幀檢測結(jié)果，圖6為檢測序列Cityway第20幀的檢測結(jié)果，主要是比較兩種方法在初始階段檢測的效果。GMM 方法采用固定的學(xué)習(xí)速率，在起始階段由某些運動目標構(gòu)成的背景元素權(quán)重過大，導(dǎo)致背景的更新滯后當前的真實情況，出現(xiàn)孤立點和“鬼影”現(xiàn)象。改進后的算法在初始階段采用較大的學(xué)習(xí)速率，通過流過的采樣序列幀數(shù)的情況作為當前幀的學(xué)習(xí)速率控制參數(shù)，較快的實現(xiàn)初始化中非背景模型的權(quán)重衰退，較好的解決了模態(tài)殘留，檢測出的目標結(jié)構(gòu)較為完整。

圖7為檢測序列Campus＿1的第390幀檢測結(jié)果，圖8為檢測序列Campus＿2的第990幀的檢測結(jié)果，主要是驗證兩種方法在維護更新階段的檢測效果，其中包括：對目標由運動到靜止成為背景和緩慢運動目標 （行人、車輛）等情況檢測。圖7中的道閘已是合上，經(jīng)過一定時間學(xué)習(xí)后，GMM 方法檢測分割出來的仍為前景目標，而改進后的算法則已經(jīng)將其學(xué)習(xí)為背景，檢測結(jié)果更符合真實的情況。圖8中的車輛已經(jīng)停靠到車位中，GMM 方法檢測出來的仍為前景目標，而改進后的算法已經(jīng)將其學(xué)習(xí)為背景，主要原因在于改進算法通過統(tǒng)計模態(tài)匹配次數(shù)與不匹配次數(shù)作為反饋控制量，加速模態(tài)的收斂，檢測的結(jié)果更為理想。并且從圖中可以看出，對于緩慢運動目標 （如行人、緩慢行駛車輛）檢測效果較好，并沒有過快的將其學(xué)習(xí)為背景，其原因就是，模型學(xué)習(xí)在起始一段時間內(nèi)，反饋量是一個較小的值并隨著變化持續(xù)時間而逐漸增長，從而避免了對緩慢運動目標的誤學(xué)習(xí)。

算法有效性評估是算法改進效果的重要體現(xiàn)，目前運動目標檢測算法評估標準包括：基于目標界別評估、基于像素級別評估、以及基于目標和像素綜合評估。為了檢測本文方法的性能，將本文方法與傳統(tǒng)的方法進行比較，針對上述實驗檢測結(jié)果，本文采用基于像素級別的估計，使用檢出率 （DR）和誤檢率 （FAR）兩個指標進行客觀評價［10］，DR 和FAR 的計算公式如式 （10）和式 （11）所示

式中：FP——錯誤檢測出來的虛假像素數(shù)，TP——正確檢測出來的目標像素數(shù)，F(xiàn)N 為未被檢測出來的目標像素。本文對上述相關(guān)實驗數(shù)據(jù)見表2。

表2 GMM 算法與改進算法比較

從表2可以看出，改進后的算法檢測效果優(yōu)于GMM算法。主要原因在于，初始階段采用較大的學(xué)習(xí)速率，那些非真正背景模型得到快速衰退，加快了背景模型的快速建立；維護更新階段，根據(jù)像素點的匹配與不匹配次數(shù)情況作反饋量，加速或者減緩自適應(yīng)的對場景的學(xué)習(xí)，使得檢測結(jié)果更加符合真實的場景。

5 結(jié)束語

本文分別對像素變化特性、混合高斯模型控制參數(shù)進行了分析，將背景學(xué)習(xí)分為兩個大的階段，引入反饋控制機制進行背景建模，提出了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的混合高斯模型算法。改進的高斯混合模型算法，對真實場景背景的擬合能力更佳，能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)擬合真實背景分布，并且合理的解決了場景中模型收斂速度慢而產(chǎn)生的模態(tài)殘留和拖影問題，有效地檢測出運動目標，改進后的算法優(yōu)于傳統(tǒng)混合高斯模型算法。

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