李旭健+張叢靜

摘 要：在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中，復(fù)雜場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是視頻監(jiān)控、目標(biāo)追蹤的基礎(chǔ)，也是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。針對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中陰影干擾和參數(shù)初始化粗糙的問題，在混合高斯背景建模的基礎(chǔ)上采用HSV顏色空間替換原有的RGB顏色模式，并提出一種結(jié)合K均值算法與EM算法的參數(shù)初始化方法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以有效抑制場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)物體的陰影干擾，檢測(cè)結(jié)果更加精確，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有較好的檢測(cè)效果。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：混合高斯模型；目標(biāo)檢測(cè)；EM算法；HSV顏色空間

DOIDOI：10.11907/rjdk.161863

中圖分類號(hào)：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ：1672-7800（2016）008-0010-03

0 引言

新一代智能視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣，涉及計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、人工智能、圖像處理等各個(gè)領(lǐng)域，其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)是一個(gè)基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的環(huán)節(jié)[1]。目前，在固定攝像頭的監(jiān)控系統(tǒng)中，主要采用的檢測(cè)技術(shù)有光流法、幀差法和背景差法。Stauffer基于背景差法最早提出用混合高斯建模來描述漸變的動(dòng)態(tài)背景，對(duì)圖像中像素采用固定數(shù)量的高斯分布，該方法能適應(yīng)緩慢的光照變化，有較好的自適應(yīng)能力[2]。

由于RGB顏色空間對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影識(shí)別能力很差，所以傳統(tǒng)的混合高斯算法無法有效地抑制陰影，目標(biāo)檢測(cè)效果不是很理想。而HSV空間對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)陰影有很好的識(shí)別能力，能有效抑制陰影的干擾。因此本文采用HSV混合高斯建模替代原有的RGB顏色模式，并針對(duì)傳統(tǒng)EM算法對(duì)初始化敏感和運(yùn)行速度慢的問題，提出一種結(jié)合K均值算法與EM算法參數(shù)初始化的改進(jìn)算法。一方面降低了EM算法對(duì)初始值的依賴性；另一方面，也有效提高了收斂速度及混合高斯模型參數(shù)估計(jì)值的精度。實(shí)驗(yàn)表明該算法能有效抑制陰影干擾，對(duì)室外復(fù)雜場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有較好的檢測(cè)效果和魯棒性。

1 基于改進(jìn)混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

本文算法主要分3個(gè)階段，第一階段建立背景模型，將RGB顏色模型轉(zhuǎn)化為HSV模式，采用HSV混合高斯建模；第二階段結(jié)合K均值算法與EM算法完成參數(shù)的初始化；第三階段完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素值匹配和混合高斯背景模型的更新工作。具體流程見圖1。

1.2 K均值與EM算法結(jié)合的模型參數(shù)初始化

傳統(tǒng)高斯分布利用K均值算法初始化參數(shù)，該方法對(duì)噪聲和孤立點(diǎn)數(shù)據(jù)敏感，在復(fù)雜場(chǎng)景中的誤差較大[5]。文獻(xiàn)[6]利用最大期望（EM）算法初始化參數(shù)，該算法精準(zhǔn)度較高，收斂穩(wěn)定，但運(yùn)行速度慢且對(duì)參數(shù)初始值敏感，初始化的設(shè)定會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生很大的影響。文獻(xiàn)[7]利用K均值算法對(duì)EM算法進(jìn)行初始化，解決了計(jì)算速度慢的問題，但在選取聚類中心時(shí)，隨機(jī)抽取樣本值以及采用矩估計(jì)法計(jì)算參數(shù)迭代的初始值，使得參數(shù)估計(jì)不夠準(zhǔn)確。

本文結(jié)合K均值算法與EM算法初始化模型參數(shù)，利用K均值算法先給出混合數(shù)據(jù)的一個(gè)粗略分類，按照分類數(shù)據(jù)給出參數(shù)的原始估計(jì)值，作為 EM算法迭代的初始值。由于抽取的像素樣本不知道歸類于哪個(gè)分布，引入隱藏變量，計(jì)算隱藏變量的對(duì)數(shù)似然函數(shù)的期望，即每個(gè)像素屬于不同模型的概率，最后利用上步求得的最大似然值重新估計(jì)參數(shù)的值，如此反復(fù)，直到收斂[9]。該算法加快了EM算法的迭代速度，而且使得初始化結(jié)果更加精確。具體步驟如下：

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為檢測(cè)本文算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效性，對(duì)該算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)CPU為Pentium（R） E5300 2.80GHZ，內(nèi)存為2.00GB，仿真軟件為Matlab7.0，對(duì)算法進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，假定各像素之間相互獨(dú)立。

混合高斯模型的最大高斯分布的上限為5，初始權(quán)值取0.3。本次實(shí)驗(yàn)采取了3段視頻，視頻信息如表1所示，檢測(cè)效果如圖2所示。

圖2 為兩種方法在3個(gè)測(cè)試集進(jìn)行應(yīng)用的結(jié)果，分別為單獨(dú)行駛的車輛Free.avi視頻，多車輛行駛Busy.avi視頻和正常車流量檢測(cè)視頻Normal.avi。針對(duì)每一個(gè)視頻，給出了測(cè)試圖像、傳統(tǒng)混合高斯分布背景模型、傳統(tǒng)混合高斯分布的前景檢測(cè)效果和本文算法的前景檢測(cè)效果?？v向效果比對(duì)，由于Free.avi視頻中道路上沒有多余的車輛，檢測(cè)較為明顯；而Busy.avi視頻中因?yàn)檐囕v較多，受相互疊加的陰影影響，檢測(cè)效果稍差；Normal.avi檢測(cè)出了主體目標(biāo)，效果較好，但是存在明顯的噪聲和空洞。橫

向比對(duì)，從檢測(cè)圖像（b）、（c）中可以看出，傳統(tǒng)的混合高斯模型算法能夠識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但是存在明顯的陰影噪聲和大量空洞[11]，目標(biāo)物體檢測(cè)不連貫，并且存在漏檢現(xiàn)象。圖像（d）為本文的檢測(cè)算法，可以看出，改進(jìn)后的混合高斯算法，抑制陰影的效果較為明顯，檢測(cè)的準(zhǔn)確性也有較大提升，不足之處在于依然存在部分空洞和噪聲，需要后續(xù)處理。

3 結(jié)語

本文提出了一種基于改進(jìn)的混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，采用HSV混合高斯建立背景模型，將RGB顏色模型轉(zhuǎn)化為HSV模式，結(jié)合K均值算法與EM算法完成參數(shù)初始化，最后完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素值匹配和背景模型的更新。實(shí)驗(yàn)證明，在室外正常陽光照射下，該算法可以有效抑制運(yùn)動(dòng)目標(biāo)陰影，檢測(cè)結(jié)果也更加準(zhǔn)確，具有良好的魯棒性。

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（責(zé)任編輯：陳福時(shí)）