摘 要： 傳統(tǒng)跟蹤算法在視頻分辨率低、幀圖像模糊或噪聲較多時(shí)跟蹤效果較差。針對(duì)此情況，提出一種混合特征匹配結(jié)合Viterbi數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)跟蹤算法。首先，采用直方圖反向投影技術(shù)對(duì)雙局部閾值圖像中的目標(biāo)邊緣進(jìn)行有效分割，克服了低對(duì)比度問題；然后，將鄰域特征、區(qū)域特征、運(yùn)動(dòng)方向特征和直方圖特征作為目標(biāo)表征特征，建立混合特征代價(jià)函數(shù)；最后，采用Viterbi 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算代價(jià)總和，求得最相似目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在幀圖像模糊或噪聲較多的情況下，目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定且有效，單目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率為0.89，多目標(biāo)跟蹤精度達(dá)0.975，召回率達(dá)0.920，優(yōu)于其他幾種同類跟蹤算法。

關(guān)鍵詞： 分割跟蹤； 混合特征匹配； 雙局部閾值； 直方圖反向投影； Viterbi數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）17?0001?05

0 引 言

目標(biāo)跟蹤在軍事、安防、交通等領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛[1?2]，目前是模式識(shí)別、圖像處理等學(xué)科領(lǐng)域的熱門研究課題。根據(jù)跟蹤目標(biāo)的數(shù)量，目標(biāo)跟蹤可分為單目標(biāo)跟蹤和多目標(biāo)跟蹤，兩者的處理方式有很大不同。多目標(biāo)跟蹤涉及到目標(biāo)特征相似或互斥情況，有時(shí)還需解決目標(biāo)遮擋、重疊和分類問題[3?5]。單目標(biāo)跟蹤僅需選取目標(biāo)單個(gè)特征即可[6?7]。

傳統(tǒng)跟蹤算法在視頻分辨率低，幀圖像模糊或噪聲較多時(shí)跟蹤效果較差。針對(duì)此情況，本文選擇鄰域特征、區(qū)域特征、運(yùn)動(dòng)方向特征和直方圖特征等多個(gè)目標(biāo)特征進(jìn)行跟蹤，并給出了聯(lián)合特征代價(jià)函數(shù)以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)運(yùn)算方法。

1 相關(guān)工作

近年來，許多學(xué)者對(duì)單目標(biāo)跟蹤[4?7]和多目標(biāo)跟蹤[8?10]進(jìn)行了研究。

文獻(xiàn)[7]提出了TLD（Tracking?Learning?Detecting）算法。算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤同時(shí)進(jìn)行，TLD算法使用NP學(xué)習(xí)方法檢測(cè)和糾正跟蹤過程中的錯(cuò)誤，但NP不適合聯(lián)合學(xué)習(xí)，在多目標(biāo)情況下無法使用該算法。

文獻(xiàn)[8]提出了一種基于視頻的多目標(biāo)跟蹤算法。算法使用碼本模型檢測(cè)前景，提取每一幀的頭部和腳部特征，根據(jù)幾何約束關(guān)系計(jì)算目標(biāo)高度，具有一定精度和魯棒性。但碼本模型僅適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景中的前景提取。

文獻(xiàn)[9]提出標(biāo)記點(diǎn)處理方法（Marked Point Processes，MPP）。算法能獲取所有未知目標(biāo)的后驗(yàn)概率，得出時(shí)空信息；并能識(shí)別和了解特定事件變化的外力。

針對(duì)復(fù)雜、低信噪比背景的紅外小目標(biāo)跟蹤問題，文獻(xiàn)[10]提出用閾值分割和形態(tài)學(xué)濾波檢測(cè)目標(biāo)，采用鄰域軌跡和Kalman濾波跟蹤目標(biāo)，避免了噪聲干擾。但跟蹤的目標(biāo)數(shù)量有限，也沒考慮目標(biāo)遮擋消失問題。

本文提出一種新的帶圖像分割的多目標(biāo)跟蹤算法。算法將多個(gè)有用的特征用于目標(biāo)匹配，并設(shè)計(jì)了總代價(jià)函數(shù)，給出了代價(jià)函數(shù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)視頻結(jié)果證明，本文算法能獲取良好的目標(biāo)跟蹤效果。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 參數(shù)說明及度量函數(shù)

視頻幀的尺寸為1 280×768像素，幀率為8 f/s。本文利用形態(tài)學(xué)做開操作時(shí)結(jié)構(gòu)元素設(shè)定為7×7像素大小的模板（7×7為一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值），表1為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的形態(tài)學(xué)操作模板中的參數(shù)大小。

為了對(duì)多目標(biāo)跟蹤的精度進(jìn)行評(píng)估，本文設(shè)計(jì)了兩種類型錯(cuò)誤：假陽性（FP）和假陰性（FN），兩種類型錯(cuò)誤的權(quán)重相同。本文規(guī)定了真陽性（TP）的數(shù)量并提供了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)總的個(gè)數(shù)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)總的個(gè)數(shù)（TO）是所有圖像幀中目標(biāo)的總和。主要跟蹤（MT）和主要丟失（ML）的分?jǐn)?shù)進(jìn)而測(cè)量有多少跟蹤成功或丟失，算法的精度分別定義為：

[accuracy=TPTP+FP] （14）

[recall=TPTP+FN] （15）

4.2 單目標(biāo)跟蹤效果分析

圖4所示為一段比較模糊的足球比賽視頻序列幀。從圖4可以看出，比賽雙方運(yùn)動(dòng)員中的一方穿著相同，很難直接辨識(shí)。利用本文算法對(duì)圖4單目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與文獻(xiàn)[4]提出的粒子群優(yōu)化算法（PSO?PF）和文獻(xiàn)[5]提出的局部背景加權(quán)算法（CBWH）進(jìn)行比較。圖4（a）所示為本文算法結(jié)果，從圖中可以看出，選擇的運(yùn)動(dòng)員基本定位完整。即使有很多類似特征的運(yùn)動(dòng)員，因采用了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方向特征和時(shí)間信息，目標(biāo)也能準(zhǔn)確定位，圖4（b）和圖4（c）分別是CBWH和PSO?PF跟蹤結(jié)果，可以看出CBWH在第三幀已偏離目標(biāo)，PSO?PF在第二幀已偏離目標(biāo)。比較三種算法，本文算法精確性能明顯優(yōu)于CBWH和PSO?PF兩種算法。

此外，測(cè)試了CBWH算法[5]和TLD算法[7]所使用的部分視頻，表2為各算法的跟蹤準(zhǔn)確率比較。跟蹤準(zhǔn)確率是指正確分割鎖定目標(biāo)的時(shí)間比上總時(shí)間?？傮w來說，本文提出的單目標(biāo)跟蹤算法跟蹤準(zhǔn)確率高于其他兩種算法。

4.3 多目標(biāo)跟蹤效果分析

圖5為一段分辨率比較低的魚類視頻序列幀。從圖中可以看出，幀背景比較黑暗，圖像中目標(biāo)姿態(tài)不斷變化。利用本文算法對(duì)圖5多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與文獻(xiàn)[9]提出的標(biāo)記點(diǎn)處理算法MPP和文獻(xiàn)[10]提出的多目標(biāo)Kalman跟蹤器進(jìn)行比較。圖5是本文算法與MPP和Kalman的跟蹤分割結(jié)果圖。圖5（a）是本文算法結(jié)果，可以看出目標(biāo)基本完全定位，圖5（b）和圖5（c）分別是MPP和Kalman跟蹤結(jié)果，其中紅色框是漏檢的目標(biāo)。從圖5可以看出，本文算法漏檢率明顯低于MPP和Kalman算法。表3是精度和召回率比較，其中實(shí)驗(yàn)總體目標(biāo)數(shù)目設(shè)置為90個(gè)。從表3可以看出，本文算法精度和召回率明顯優(yōu)于MPP和Kalman算法。

5 結(jié) 論

本文提出一種基于混合特征匹配的多目標(biāo)分割跟蹤算法，算法可用于低對(duì)比度的多目標(biāo)跟蹤。算法中采用的局部雙閾值能克服低對(duì)比度和噪聲對(duì)目標(biāo)跟蹤的影響，并利用直方圖反向投影進(jìn)行外形分割結(jié)果，利用四種特征進(jìn)行目標(biāo)匹配，并設(shè)計(jì)了總體代價(jià)函數(shù)以及代價(jià)函數(shù)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法取得了較高的跟蹤成功率，具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

下一步的研究?jī)?nèi)容是對(duì)于不同的場(chǎng)景，如何自適應(yīng)地選擇有效特征進(jìn)行目標(biāo)匹配。

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