張學(xué)典++劉曉

摘要：壓縮感知目標(biāo)跟蹤算法由于特征單一，導(dǎo)致在目標(biāo)紋理變化、光照變化和背景變換較大的情況下，跟蹤目標(biāo)漂移甚至丟失。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種融合多特征的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。該算法首先融合多種特征進(jìn)行特征提取，解決了特征單一問(wèn)題，顯示了較好的魯棒性。然后在分類(lèi)器進(jìn)行更新時(shí)應(yīng)用加權(quán)函數(shù)解決分類(lèi)器權(quán)重問(wèn)題。在OTB13測(cè)試庫(kù)選取3個(gè)測(cè)試序列對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在處理目標(biāo)外觀變換和遮擋變化時(shí)顯示出了良好的魯棒性。

關(guān)鍵詞：目標(biāo)跟蹤；壓縮感知；顏色融合；多特征

DOIDOI：10.11907/rjdk.171643

中圖分類(lèi)號(hào)：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：16727800（2017）010005704

0引言

姿態(tài)、照明、遮擋等引起目標(biāo)外觀變化，相關(guān)的目標(biāo)跟蹤算法研究很多，有效的外觀模型對(duì)于跟蹤算法成功至關(guān)重要。基于外觀模型，跟蹤算法通常分為生成型[12]或判別型[35]。

生成跟蹤算法通常學(xué)習(xí)一個(gè)模型來(lái)表示目標(biāo)對(duì)象，然后使用它以最小的重建誤差搜索圖像區(qū)域。Black等[1]提出用一個(gè)離線子空間模型表征跟蹤對(duì)象的目標(biāo)區(qū)域。IVT方法利用增量子空間模型來(lái)適應(yīng)外觀變化。稀疏表征已用于1跟蹤器中，其中一個(gè)對(duì)象由目標(biāo)和瑣碎模板的稀疏線性組合進(jìn)行建模[6]。然而，該跟蹤器計(jì)算復(fù)雜度高，難以在實(shí)時(shí)場(chǎng)景應(yīng)用。盡管這些跟蹤算法取得了很大成功，但仍有問(wèn)題需要解決：①需要從連續(xù)幀中裁剪出一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本用以在線學(xué)習(xí)外觀模型。由于開(kāi)始只有少數(shù)樣本，大多數(shù)跟蹤算法通常認(rèn)為目標(biāo)外觀在此期間不會(huì)發(fā)生太大變化。但是，如果目標(biāo)在開(kāi)始時(shí)發(fā)生顯著變化，則可能會(huì)發(fā)生漂移問(wèn)題；②當(dāng)在當(dāng)前目標(biāo)位置繪制多個(gè)樣本時(shí)，外觀模型需要適應(yīng)這些潛在的錯(cuò)誤對(duì)比示例[7]，很可能引起漂移；③生成算法不使用背景信息，導(dǎo)致跟蹤不穩(wěn)定、魯棒性低。

將目標(biāo)跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，通過(guò)分類(lèi)器區(qū)分目標(biāo)和背景，分類(lèi)器獲得最大響應(yīng)分?jǐn)?shù)的位置就是目標(biāo)位置。由于外觀模型更新了嘈雜和可能未對(duì)齊的示例，通常會(huì)導(dǎo)致跟蹤漂移問(wèn)題。Grabner等[7]提出了一種在線半監(jiān)督增強(qiáng)方法來(lái)緩解漂移問(wèn)題，其中僅標(biāo)記第一幀樣本，其它樣本未標(biāo)記。Babenko等[8]將多實(shí)例學(xué)習(xí)引入在線跟蹤。本文提出一種融合多特征的壓縮感知目標(biāo)跟蹤算法，解決在目標(biāo)變化和背景變化的環(huán)境中的魯棒性問(wèn)題。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為驗(yàn)證改進(jìn)后的算法與壓縮感知跟蹤算法的魯棒性，分別選取多融合壓縮感知追蹤算法、壓縮感知跟蹤算法和時(shí)空上下文視覺(jué)跟蹤算法（STC）進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)序列選取David indoor、Bolt、Sylvester進(jìn)行跟蹤。黃色實(shí)框表示改進(jìn)后的算法，即多特征融合的壓縮感知跟蹤算法，粉色實(shí)框代表壓縮感知跟蹤算法，紅色實(shí)框代表STC算法，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果見(jiàn)圖3。

Bolt測(cè)試序列如圖4所示。該測(cè)試序列的特點(diǎn)是目標(biāo)移動(dòng)快速、背景復(fù)雜、周?chē)蓴_多。運(yùn)動(dòng)員的快速奔跑導(dǎo)致目標(biāo)特征變化大。#15、#28幀，物體從靜止開(kāi)始運(yùn)動(dòng)，3個(gè)追蹤算法均能捕捉運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。#54幀時(shí)，目標(biāo)開(kāi)始快速運(yùn)動(dòng)，且視角拉長(zhǎng)，目標(biāo)體積變小。CT跟蹤算法開(kāi)始丟失目標(biāo)，壓縮感知跟蹤算法略微滯后于多特征壓縮感知跟蹤算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的可行性。

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)壓縮感知算法在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中存在特征單一，在光照及紋理變化條件下跟蹤不穩(wěn)定問(wèn)題，提出了一種多特征融合的壓縮感知跟蹤算法。將隨機(jī)矩陣投影得到特征后加權(quán)提取融合特征，使原本單薄的特征變得更穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的壓縮感知算法能在復(fù)雜背景、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速移動(dòng)、光照條件發(fā)生變化等情況下，保留原有壓縮感知算法高效、實(shí)時(shí)特點(diǎn)，具有更高的魯棒性、更突出的穩(wěn)定性。

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責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：杜能鋼）endprint