王健鷹

昭通學(xué)院 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,云南 昭通 657000

基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法研究

王健鷹

昭通學(xué)院 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,云南 昭通 657000

跟蹤算法可以解決一些實(shí)際問(wèn)題。常見(jiàn)的傳統(tǒng)跟蹤算法包括基于特征匹配的跟蹤算法、基于區(qū)域的目標(biāo)跟蹤、基于模板的跟蹤等。他們以點(diǎn)乘累加作為相似度量準(zhǔn)則的方式，具有跟蹤精度低的問(wèn)題，不利于跟蹤算法的應(yīng)用。故此，本文提出基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法，從而快速實(shí)現(xiàn)相識(shí)度量的效果，提升跟蹤算法的精度、速度、復(fù)雜度等功能，有效地實(shí)現(xiàn)跟蹤算法的適應(yīng)能力和穩(wěn)定性，推動(dòng)跟蹤算法的有效應(yīng)用。

相關(guān)系數(shù);跟蹤算法

相關(guān)跟蹤算法被廣泛的應(yīng)用到的紅外圖像序列的跟蹤，可以順利的完成對(duì)圖像的識(shí)別，選擇相關(guān)跟蹤不需要對(duì)圖像展開(kāi)的分割和特征提取，僅僅需要在的原始圖像數(shù)據(jù)上展開(kāi)運(yùn)算，對(duì)圖像的整體信息保護(hù)的作用較高，具有較高的實(shí)踐價(jià)值和應(yīng)用意義。而傳統(tǒng)的相關(guān)跟蹤算法也存在一定的缺陷，主要選擇點(diǎn)乘累加作為相似度的量準(zhǔn)則，引起跟蹤精度低的問(wèn)題，亟需改進(jìn)和完善[1]。基于此，本文對(duì)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法展開(kāi)分析，分析相似性度量的快速實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)其模板更新策略進(jìn)行闡述，解讀相關(guān)跟蹤的失效評(píng)價(jià)方式，具體內(nèi)容如下。

1 相關(guān)跟蹤算法分析

相關(guān)跟蹤算法具有較高的應(yīng)用價(jià)值，可在現(xiàn)場(chǎng)獲取的實(shí)時(shí)圖像中選取最為接近目標(biāo)模板圖像區(qū)域的算法。在實(shí)際的圖像識(shí)別中，選擇相關(guān)跟蹤算法，無(wú)須對(duì)圖像展開(kāi)分割和特征提取，僅僅需要在原始圖像數(shù)據(jù)上展開(kāi)相關(guān)運(yùn)算，不會(huì)對(duì)圖像信息的整體完整度造成不利影響，從而可以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境中應(yīng)用的跟蹤算法。

具體的相關(guān)跟蹤算法，屬于一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程。以具體的紅外圖像序列跟蹤的應(yīng)用，借助目標(biāo)和傳感器的距離、高度和方位等的變化分析，綜合的對(duì)目標(biāo)圖像尺寸目的和基本函數(shù)情況，完成對(duì)兩個(gè)具有變化的圖像相似度的求解問(wèn)題。相關(guān)跟蹤算法的實(shí)際應(yīng)用中，需要完成對(duì)目標(biāo)圖像存在三維變化或是二維變化的時(shí)的相似性度量和的精確定位問(wèn)題進(jìn)行分析，進(jìn)而完成對(duì)的置信度問(wèn)題的評(píng)估，解決更新目標(biāo)模板的問(wèn)題[2]。

對(duì)于傳統(tǒng)的跟蹤算法比較，基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法的精確更高，可以規(guī)避的傳統(tǒng)的跟蹤算法選擇點(diǎn)對(duì)點(diǎn)乘累加作為相似性判定準(zhǔn)則的情況，避免目標(biāo)出現(xiàn)滑移。另外，傳統(tǒng)的相關(guān)跟蹤算法還存在的計(jì)算量大的情況，對(duì)目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性效果不佳，進(jìn)而導(dǎo)致精度問(wèn)題，不利于相關(guān)算法的實(shí)際應(yīng)用[3]。

2 基于相關(guān)系數(shù)的相似性度量

2.1 相關(guān)系數(shù)分析

在展開(kāi)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法的構(gòu)建和分析時(shí)，需要明確相關(guān)系數(shù)的定義，再展開(kāi)的相關(guān)系數(shù)的整體解讀。具體的相關(guān)系數(shù)的定義如下（1）～（2）。

上述公式中，f表示目標(biāo)圖像，g表示目標(biāo)模板，表示目標(biāo)的圖像的均值。表示目標(biāo)模板的均值，MN表示模板的大小。結(jié)合相關(guān)系數(shù)的定義，可以得到其滿(mǎn)足|R（u，v）|≤1這一條件，且相關(guān)系數(shù)在[-1,1]區(qū)間內(nèi)能完成對(duì)像個(gè)變化圖像的相似性進(jìn)行衡量。通常上講R（u，v）趨近于1，則說(shuō)明的兩個(gè)變化圖像的越近似有線(xiàn)性關(guān)系，這也側(cè)面說(shuō)明了相關(guān)系數(shù)的可以對(duì)兩個(gè)變化圖像的近似程度的線(xiàn)性關(guān)系。其中R（u，v）中最大的偏移值為（u，v），可以將其視為目標(biāo)位置坐標(biāo)，得到這一數(shù)值后，則獲取兩者的最佳匹配位置，進(jìn)而完成相關(guān)算法的應(yīng)用[4]。

具體的目標(biāo)跟蹤的過(guò)程中，為了獲取的有效的目標(biāo)圖像，需要提前的對(duì)參考模板的圖像進(jìn)行設(shè)置。有效的參考模板設(shè)置，可以完成對(duì)目標(biāo)位置的識(shí)別。而目標(biāo)模板完成對(duì)目標(biāo)圖像識(shí)別的基礎(chǔ)。如果目標(biāo)模板中沒(méi)有涵蓋的不清的偏置量，則可以選擇的去均值相關(guān)跟蹤算法，完成對(duì)圖像的處理。處理完成后，則對(duì)圖像的相似度度量的分析，再借助的圖像中變化的信息，運(yùn)用R（u，v），完成對(duì)的峰值銳化。如果沒(méi)有得到圖像的具體的灰度比具體數(shù)值，再選擇相關(guān)系數(shù)算法完成對(duì)比例刻度干擾的補(bǔ)償，為提升目標(biāo)跟蹤質(zhì)量和效率奠定基礎(chǔ)[5]。

相關(guān)系數(shù)跟蹤算法具備其特有的降噪能力，還可以完成對(duì)縮放、旋轉(zhuǎn)和的畸變差異不大時(shí)，運(yùn)用基于相關(guān)數(shù)的跟蹤算法同樣可以完成對(duì)目標(biāo)的跟蹤，并獲取較好的匹配。僅管相關(guān)數(shù)算法的優(yōu)勢(shì)明顯，但具體的應(yīng)用中，會(huì)出現(xiàn)運(yùn)算量大的情況，引起對(duì)目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性效果不佳，甚至影響相關(guān)算法的應(yīng)用。故此，通過(guò)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法優(yōu)化，達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算量，提升相關(guān)跟蹤算法的應(yīng)用價(jià)值。

以紅外圖像序列的跟蹤為例，在具體的目標(biāo)跟蹤中，具體的紅外圖像序列中，兩個(gè)相鄰且連續(xù)的幀圖像之間出現(xiàn)的平移、伸縮等的量都較小，所以就使得連個(gè)相鄰且連續(xù)的幀圖像之間的相似性較高，從而目標(biāo)跟蹤時(shí)，可選擇相關(guān)系數(shù)作為相似性度量，展開(kāi)目標(biāo)跟蹤。且由于|R（u，v）|≤1這一條件的存在，且相關(guān)系數(shù)的得到的值為歸一化值，且位于[-1,1]這一區(qū)間內(nèi)，可以作為判斷目標(biāo)跟蹤結(jié)果是否成功的標(biāo)準(zhǔn)[6]。

2.2 相關(guān)系數(shù)簡(jiǎn)化

根據(jù)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法，可以完成對(duì)相關(guān)系數(shù)公式的簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后相關(guān)系數(shù)跟蹤算法的公式為：

簡(jiǎn)化后，可以達(dá)到減少運(yùn)算量規(guī)避滑移效果，從而有效的提升目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和效率性，其中，具體的簡(jiǎn)化流程如下：

（1）確定前提條件，在相關(guān)系數(shù)作相似性度量的基礎(chǔ)條件下：

（2）完成對(duì)圖像均值與的計(jì)算，預(yù)先計(jì)算的優(yōu)勢(shì)是減少后續(xù)計(jì)算的繁瑣程度，可將計(jì)算后的數(shù)值直接代入，達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算流程的目的。

（3）對(duì)于圖像均值的近似計(jì)算，同樣可以展開(kāi)的簡(jiǎn)化，通常清下，如果直接展開(kāi)計(jì)算，則需要展開(kāi)（MN-1）次加法運(yùn)算，還需要展開(kāi)除法運(yùn)算。但是，計(jì)算時(shí)，由于沒(méi)有除法單元，均值計(jì)算過(guò)程中會(huì)造成大量的時(shí)間消耗。針對(duì)這類(lèi)情況，可以選擇近似位移操作的加法操作的方式，從而有效的降低均值計(jì)算的消耗，進(jìn)而達(dá)到節(jié)省時(shí)間的目的[7]。

（4）具體的計(jì)算中如果函數(shù)R（u，v）＜0，則得到（u，v）為中心的區(qū)域內(nèi)，不會(huì)發(fā)現(xiàn)跟蹤點(diǎn)。故此，針對(duì)原R（u，v）函數(shù)的基本情況，得到分子數(shù)值＜0，則可以完成對(duì)這個(gè)區(qū)域的排除，進(jìn)而展開(kāi)下一個(gè)點(diǎn)的計(jì)算，也不用展開(kāi)分母的計(jì)算。這中情況下，可以有效的達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算的目的，減少計(jì)算的時(shí)間。

（5）同樣如果函數(shù)R（u，v）的分子＞0，則可以對(duì)公式進(jìn)行變形，即為公式上下同時(shí)平方。選擇這種方式，可以有效的減少開(kāi)平方所消耗的時(shí)間，達(dá)到降低運(yùn)算難度和運(yùn)算時(shí)間的效果。

（6）在實(shí)際的計(jì)算中，需要展開(kāi)一個(gè)浮點(diǎn)除法，完成對(duì)函數(shù)R（u，v）的計(jì)算，并得到相關(guān)系數(shù)值。而選擇浮點(diǎn)除法的運(yùn)算，具體的計(jì)算過(guò)程中，會(huì)需要展開(kāi)大量的除法計(jì)算，增加了計(jì)算的難度和計(jì)算的時(shí)間。結(jié)合R（u，v）分子＜0的情況，可以節(jié)省分母的計(jì)算方式。為了保障函數(shù)R（u，v）∈[0,1]，則可以選擇分子墳?zāi)沟耐瑫r(shí)放大的一定的倍數(shù)，可以選擇分子放大的100倍，分母放大[0,100]中的任意一個(gè)數(shù)字，從而達(dá)到簡(jiǎn)化的目的[8]。

綜合上述簡(jiǎn)化方式的應(yīng)用，可以完成對(duì)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法的簡(jiǎn)化，從而有效減少計(jì)算流程和浮點(diǎn)除法的問(wèn)題，在降低計(jì)算量的基礎(chǔ)上，可以達(dá)到減少計(jì)算時(shí)間的目的，從而達(dá)到提升基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法的應(yīng)用范圍。

3 目標(biāo)模板的更新策略與跟蹤失敗評(píng)判

3.1 模板更新策略

目標(biāo)模板是基于相關(guān)系數(shù)跟蹤算法的基礎(chǔ)，有效的完成對(duì)整個(gè)跟蹤過(guò)程的串聯(lián)，完成跟蹤的目的。在具體的跟蹤中，實(shí)際圖像會(huì)受到一些外界因素的干擾，為此，需要選擇有效的模板更新策略，從而保障跟蹤水平。

可以將模板跟新策略分為：（1）單純獲取最佳的匹配位置；（2）固定權(quán)值獲取最佳匹配位置，并與前一模板加權(quán)；（3）結(jié)合當(dāng)前幀跟蹤的質(zhì)量，生成一個(gè)權(quán)值，并將這一權(quán)值作為第種的基礎(chǔ)，完成對(duì)新模板的生成。

綜合分析這三種策略，均存在一定的缺陷，可能會(huì)引起跟蹤失敗的情況，不利于目標(biāo)的跟蹤。故此，可以根據(jù)上一匹配度值作為權(quán)值，并運(yùn)用其對(duì)最佳匹配位置和舊模板展開(kāi)加權(quán)，得到模板，其中加權(quán)算法如下：

結(jié)合上述公式獲得新模板后，展開(kāi)對(duì)緩沖區(qū)的更新，并從緩沖區(qū)內(nèi)選取目標(biāo)模板。選擇這類(lèi)模板更新策略，可以保障目標(biāo)模板符合跟蹤的需求，對(duì)于提升跟蹤質(zhì)量和跟蹤效果具有積極的作用[9]。

3.2 跟蹤失敗評(píng)判

具體的相關(guān)系數(shù)跟蹤算法的應(yīng)用，可能會(huì)受到一些因素的影響。如果出現(xiàn)物體遮擋的情況，就可能會(huì)導(dǎo)致跟蹤失效的情況發(fā)生，如果出現(xiàn)的目標(biāo)瞬間變化的情況，也會(huì)導(dǎo)致成像質(zhì)量問(wèn)題，繼而導(dǎo)致識(shí)別效果不佳的情況。為了完成對(duì)跟蹤效果的評(píng)價(jià)，可以選擇跟蹤失效的評(píng)判。選用跟蹤失敗連續(xù)超出一定數(shù)目，則可以評(píng)定為跟蹤失效。

4 結(jié)論

針對(duì)相關(guān)跟蹤算法的基本情況，對(duì)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法展開(kāi)解讀，明確相關(guān)跟蹤算法的缺點(diǎn)。并結(jié)合真實(shí)情況，完成對(duì)基于相關(guān)系數(shù)的跟蹤算法優(yōu)化，并選擇適宜優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)系數(shù)的簡(jiǎn)化，再選擇有效的目標(biāo)模板更新策略、適宜跟蹤失效評(píng)價(jià)方式，進(jìn)而達(dá)到簡(jiǎn)化基于相關(guān)系數(shù)跟蹤算法計(jì)算過(guò)程，提升跟蹤的效果，從而有效推動(dòng)跟蹤算法的應(yīng)用空間和應(yīng)用質(zhì)量。

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Research on Tracking Algorithm Based on Correlation Coefficient

WANG Jian-ying
School of Information Science&Technology/Zhaotong University,Zhaotong 65700,China

The tracking algorithm can be used to solve some practical problems.The traditional tracking algorithms include to be on the feature matching tracking algorithm,the regional target tracking algorithm,the template tracking algorithm and so on.These algorithms take a dot multiplication accumulation as the similarity metric criterion,so they have low a tracking precision not to apply.Therefore,this paper proposed the tracking algorithm based on correlation coefficient to achieve the rapid implementation of the measure met effect,improve the accuracy,speed and complexity function of tracking algorithm to realize the tracking algorithm's adaptability and stability and promote the effective application of tracking algorithms.

Correlation coefficient;tracking algorithm

TP312

:A

:1000-2324(2017)02-0284-03

10.3969/j.issn.1000-2324.2017.02.025

2016-10-22

:2016-11-03

王健鷹(1962-),男,碩士,講師.研究方向:計(jì)算機(jī)教育，模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò).E-mail:653671216@qq.com