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1 软 件 学 报 doi: /j.cnki.jos 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 研 究 姜 文 涛 1+, 刘 万 军 1, 袁 姮, 张 海 涛 1 1 ( 辽 宁 工 程 技 术 大 学 软 件 学 院, 辽 宁 葫 芦 岛 15105) ( 辽 宁 工 程 技 术 大 学 研 究 生 院, 辽 宁 葫 芦 岛 15105) Object Tracking Method Based on Vision Quantum * JIANG Wen-Tao 1+, LIU Wan-Jun 1, YUAN Heng, ZHANG Hai-Tao 1 1 (Department of Software, Liaoning Technical University, Huludao 15105, China) (Department of Postgraduate, Liaoning Technical University, Huludao 15105, China) + Corresponding author: Phn , Fax , [email protected], Abstract: A novel approach to object tracking based on the vision quantum is proposed in this paper in order to solve the high lost-tracking rate in variable structure object tracking. Firstly, the gray information is detected in the image from top to bottom with vision quantum, and the distribution area and gray levels of larger probability density are counted in the vision quantum. Then all the energy frequency of the visual quantum are calculated, of which the weaker energy frequency gradient is removal by filtration and the stronger frequency gradient of vision quantum that the distribution of high frequency information account for half quantum area is reserved. The quantum cluster is composed of vision quantum with the same frequency variation. Finally, we take quantum cluster as candidate object information, the state of moving object is predicted with maximum likelihood estimation and we take the forecast results as moving reference position of vision quantum in the next frame. And a further verification of the visual quantum balance state is made to ensure the effectiveness of object tracking. This method catches the point that the variable structure moving object has the feature of the energy frequency step invariance at the juncture pixels of the foreground and background. It can overcome the shape changing, scale changing and other factors on the influence of the moving object tracking effectively with lower lost-tracking rate and lower computational complexity by using independent and continuous visual quantum to describe the step invariant feature. Experiments show that the proposed approach has good adaptability to variable structure tracking with real-time and robust tracking performance. Key words: vision quantum; frequency step; quantum balance; quantum cluster; object tracking 摘 要 : 为 了 解 决 变 结 构 目 标 跟 踪 过 程 中 目 标 失 跟 率 较 高 的 问 题, 提 出 了 一 种 新 的 基 于 视 觉 量 子 (Vision Quantum, VQ) 的 目 标 跟 踪 方 法. 该 方 法 首 先 在 图 像 内 自 上 而 下 辐 射 视 觉 量 子 采 集 灰 度 信 息, 统 计 量 子 内 部 概 率 Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No ( 国 家 自 然 科 学 基 金 ); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos ( 国 家 高 技 术 研 究 发 展 计 划 子 课 题 (863)); the Science and Technology Foundation of Liaoning Province of China under Grant No ( 辽 宁 省 科 技 攻 关 计 划 项 目 ) 收 稿 时 间 : ; 修 改 时 间 : , ; 采 用 时 间 : ; jos 在 线 出 版 时 间 : CNKI 网 络 优 先 出 版 : ::3,

2 Journal of Software 软 件 学 报 密 度 较 大 的 灰 度 级 和 分 布 区 域. 然 后 计 算 视 觉 量 子 的 量 子 频 率, 归 一 化 量 子 频 率 系 数, 滤 除 系 统 噪 音 和 杂 波 干 扰, 利 用 频 率 阶 跃 不 变 性 移 动 视 觉 量 子 至 平 衡 状 态, 将 达 到 量 子 平 衡 状 态 的 视 觉 量 子 组 成 量 子 簇. 最 后 以 该 量 子 簇 作 为 候 选 目 标 信 息, 采 用 极 大 似 然 估 计 预 测 运 动 目 标 状 态, 以 预 测 结 果 作 为 下 一 帧 图 像 中 视 觉 量 子 移 动 的 参 考 值, 并 进 一 步 验 证 移 动 后 的 视 觉 量 子 是 否 达 到 量 子 平 衡 状 态, 确 保 目 标 跟 踪 有 效 性. 该 方 法 抓 住 了 变 结 构 运 动 目 标 前 景 与 背 景 交 界 处 具 有 的 量 子 频 率 阶 跃 不 变 性 的 特 点, 继 而 将 阶 跃 不 变 特 征 采 用 具 有 独 立 性 和 约 束 性 的 视 觉 量 子 进 行 描 述, 可 以 有 效 克 服 形 状 变 化 尺 度 变 化 等 变 结 构 因 素 对 运 动 目 标 跟 踪 的 影 响, 失 跟 率 较 低. 同 时 由 于 视 觉 量 子 数 据 量 较 小, 计 算 复 杂 度 低, 其 跟 踪 实 时 性 较 高. 大 量 实 验 测 试 表 明, 该 方 法 对 变 结 构 目 标 跟 踪 具 有 很 好 的 适 应 性 实 时 性 和 鲁 棒 性. 关 键 词 : 视 觉 量 子 ; 频 率 阶 跃 ; 量 子 平 衡 ; 量 子 簇 ; 目 标 跟 踪 中 图 法 分 类 号 : TP391 文 献 标 识 码 : A 1 引 言 运 动 目 标 跟 踪 MOT(Moving Object Tracking) 作 为 目 前 国 内 外 计 算 机 视 觉 领 域 的 研 究 热 点 之 一 [1-], 经 过 50 余 年 的 研 究 发 展, 已 经 取 得 了 较 大 的 成 绩. 它 是 一 种 利 用 计 算 机 与 摄 像 机 模 仿 生 物 视 觉 系 统 对 感 兴 趣 目 标 进 行 分 析 识 别 跟 踪 及 测 量 的 技 术, 具 有 无 接 触 隐 蔽 性 强 精 准 性 高 的 技 术 优 点 [3-7]. 目 标 跟 踪 应 用 广 泛, 在 仿 生 机 器 人 无 人 驾 驶 汽 车 智 能 视 频 监 控 等 自 动 感 知 领 域 具 有 重 要 的 研 究 和 应 用 价 值. 目 前, 目 标 跟 踪 技 术 的 研 究 主 要 有 两 大 方 向, 一 种 是 建 立 在 运 动 信 息 分 析 基 础 之 上 的 跟 踪 方 法, 另 一 种 是 基 于 模 型 分 析 的 目 标 跟 踪 方 法. 利 用 运 动 信 息 分 析 的 目 标 跟 踪 方 法 研 究 较 多, 已 形 成 了 众 多 的 算 法 和 标 准. 例 如,Huttenlocher 首 先 利 用 Hausdorff 距 离 的 定 义 与 计 算 方 法 进 行 序 列 图 像 间 的 去 相 关, 然 后 对 残 余 误 差 图 像 采 用 空 间 去 相 关 实 现 了 物 体 的 跟 踪 算 法 [8-9] ; 在 Huttenlocher 的 基 础 上,Haritaoglu 通 过 建 立 双 峰 分 布 的 统 计 背 景 模 型 来 实 现 目 标 检 测, 并 为 目 标 建 立 外 观 模 型, 取 得 更 好 的 效 果 [10] ; 在 进 行 空 间 域 上 去 相 关 的 基 础 上,Stauffer 提 出 了 自 适 应 混 合 高 斯 模 型, 建 立 运 动 目 标 与 前 景 目 标 间 的 对 应 关 系 来 实 现 对 目 标 的 跟 踪 [11] ; 在 自 适 应 模 型 的 基 础 上,Rezaeian 利 用 观 测 模 型 联 合 收 敛 (COMJ) 技 术 对 目 标 进 行 检 测, 然 后 应 用 序 贯 蒙 特 卡 罗 方 法 (SMC) 对 目 标 进 行 拓 展 跟 踪, 获 得 了 较 好 的 效 果 [1] ; 目 标 跟 踪 方 法 也 不 仅 仅 限 于 空 间 域 上 的 去 相 关 方 法, 国 内 的 闫 小 喜 和 韩 崇 昭 提 出 了 基 于 杂 波 强 度 在 线 估 计 的 目 标 跟 踪 方 法 [13] ;Juan 和 Raul 等 人 提 出 了 基 于 视 频 对 象 运 动 的 模 糊 推 理 方 法, 取 得 了 较 好 的 跟 踪 效 果, 但 存 在 目 标 分 割 完 整 性 欠 缺 的 问 题 [14] ; 而 Airouche 和 Bentabet 等 人 对 此 进 行 了 改 进, 采 用 运 动 区 域 增 长 和 先 验 知 识 结 合 的 方 法 使 视 频 对 象 的 提 取 较 为 精 确, 并 具 有 较 好 的 鲁 棒 性 能 [15]. 基 于 运 动 分 析 的 目 标 跟 踪 方 法, 原 理 简 单, 实 现 较 为 方 便, 但 是 对 于 相 似 运 动 目 标 难 以 进 行 区 分, 容 易 粘 连 和 失 跟. 另 一 种 基 于 模 型 的 目 标 跟 踪 方 法 可 以 克 服 相 似 运 动 信 息 的 干 扰. 近 年 来, 基 于 模 型 的 目 标 域 密 度 估 计 方 法 (Mean Shift) 成 为 研 究 的 热 点 [16-1], 目 标 域 密 度 估 计 是 由 Fukunaga 和 Hostetler 在 1975 年 提 出 的 一 种 无 监 督 聚 类 方 法, 它 使 每 一 个 点 漂 移 到 密 度 函 数 的 局 部 极 大 值 点 ;Comaniciu 首 先 将 mean shift 算 法 应 用 到 目 标 跟 踪 领 域 中 来, 他 利 用 Bhattacharyya 系 数 作 为 目 标 模 型 域 候 选 目 标 之 间 的 相 似 性 度 量 标 准, 用 mean shift 算 法 来 搜 索 最 优 候 选 目 标, 获 得 了 很 好 的 跟 踪 效 果 [-3], 但 不 足 之 处 是 计 算 量 较 大, 影 响 了 跟 踪 的 准 确 性 和 实 时 性 ; 为 了 克 服 特 征 信 息 不 足 造 成 的 偏 差,Yang 等 人 提 出 了 空 域 特 征 中 的 相 似 性 度 量 方 法, 允 许 mean shift 跟 踪 更 一 般 的 运 动 目 标 [4], 但 是 对 于 相 似 目 标 的 衔 接 不 能 进 行 有 效 判 别 ; 在 此 基 础 上,Jeong 提 出 了 一 个 鲁 棒 的 实 时 的 高 斯 圆 柱 模 型, 通 过 mean shift 实 现 目 标 跟 踪 以 解 决 不 规 则 光 照 变 化 下 目 标 衔 接 带 来 的 影 响 [5], 但 是 没 有 解 决 形 状 变 化 导 致 的 误 跟 问 题. 高 斯 模 型 的 不 足 是 基 函 数 需 要 计 算 与 原 始 数 据 相 关 的 协 方 差 矩 阵 和 特 征 矢 量, 这 些 计 算 在 应 用 中 通 常 是 较 难 实 现 的. 因 此 人 们 往 往 利 用 目 标 参 数 分 布 模 型 来 代 替 高 斯 模 型 变 换 的 去 相 关, 例 如,Davy 和 Tourneret 通 过 在 高 斯 混 合 模 型 中 引 入 先 验 参 数 的 分 布 模 型, 采 用 混 合 监 督 对 目 标 进 行 分 类, 可 以 同 时 跟 踪 多 种 运 动 目 标, 对 于 一 定 角 度 内 的 外 观 形 变 具 有 鲁 棒 性 [6], 但 稳 定 性 较 低, 容 易 漂 移 ; 为 了 提 高 目 标 检 测 与 跟 踪 的 稳

3 作 者 名 等 : 题 目 3 定 性,Liam 等 人 提 出 线 性 回 归 和 自 适 应 快 速 同 步 建 模 方 法, 通 过 自 适 应 运 动 目 标 的 外 观 模 型 进 行 目 标 更 新, 增 强 目 标 跟 踪 的 稳 定 性 [7] ;YingLi 和 Andrew 等 人 提 出 对 背 景 变 化 的 运 动 目 标 前 景 信 息 进 行 混 合 高 斯 处 理 [8], 将 多 种 纹 理 直 方 图 和 颜 色 直 方 图 建 立 目 标 运 动 模 型, 选 择 近 似 模 型 进 行 视 频 目 标 跟 踪, 取 得 较 好 跟 踪 效 果 ; 另 外, 不 同 的 图 像 特 征 描 述 方 法 适 合 于 不 同 的 场 合, 因 此 根 据 场 景 来 自 适 应 选 择 特 征 描 述 方 法 是 非 常 重 要 的 研 究 内 容, 例 如 Yi 和 Jongwoo 研 究 了 目 标 跟 踪 中 适 合 于 场 景 变 化 的 在 线 特 征 选 择 机 制, 以 提 高 跟 踪 性 能 [9]. 其 次, 在 目 标 跟 踪 中 引 入 随 机 有 限 集 的 目 标 模 型 是 一 种 行 之 有 效 的 方 法, 对 目 标 模 型 进 行 学 习 后 确 定 相 应 特 征 和 参 数, 可 提 高 对 周 围 杂 波 环 境 的 适 应 性, 例 如 吕 学 斌 等 人 通 过 引 入 概 率 密 度 滤 波 器, 建 立 判 决 门 限 的 跟 踪 策 略, 以 此 提 高 对 周 围 杂 波 环 境 的 适 应 性 [30]. 基 于 模 型 更 新 的 目 标 跟 踪 方 法 是 计 算 机 视 觉 领 域 内 的 主 流 方 法, 例 如 Zdenek Kalal 的 TLD 方 法 [31] Rui Yao 的 OLSL 方 法 [3] Junseok Kwon 的 WLMC 方 法 [33], 对 相 似 运 动 信 息 和 低 速 变 结 构 运 动 具 有 较 强 的 抗 干 扰 性, 可 以 较 好 的 跟 踪 运 动 目 标, 但 是 在 目 标 发 生 快 速 变 结 构 运 动, 例 如 目 标 快 速 旋 转 导 致 目 标 形 状 和 尺 度 变 化 幅 度 较 大 时, 却 不 能 进 行 长 时 间 的 有 效 跟 踪, 容 易 发 生 漂 移 和 误 跟. 与 生 物 的 视 觉 系 统 相 比, 现 有 目 标 跟 踪 方 法 的 普 遍 弱 点 是 缺 乏 与 感 兴 趣 目 标 及 其 周 围 环 境 同 步 调 节 的 能 力, 而 生 物 的 视 觉 系 统 可 以 自 然 的 感 知 目 标 和 环 境 的 变 化, 做 到 协 同 调 节, 以 形 成 对 感 兴 趣 目 标 的 最 大 关 注 度. 蝇 眼 是 一 种 复 眼 结 构, 由 多 个 六 边 形 结 构 的 小 眼 睛 拼 成, 每 个 小 眼 睛 都 可 以 独 立 成 像, 协 同 工 作, 最 后 形 成 一 个 影 像, 而 人 眼 内 部 也 是 由 多 个 分 布 密 集 的 感 光 神 经 单 元 组 成, 由 多 个 感 光 单 元 协 同 完 成 目 标 成 像, 生 物 视 觉 单 元 如 图 1 所 示. 这 种 生 物 视 觉 系 统 可 以 同 时 抓 住 目 标 多 个 局 部 边 缘 信 息 的 变 化, 因 此 对 目 标 整 体 形 状 和 尺 度 的 变 化 感 知 十 分 灵 敏, 对 其 变 化 的 幅 度 也 具 有 很 好 的 鲁 棒 性 [34-35]. Fig.1 Biological "visual unit" photosensitive diagram 图 1 生 物 视 觉 单 元 感 光 示 意 图 [36-37] 在 生 物 视 觉 系 统 的 启 发 下, 张 讲 社 等 人 模 拟 生 物 复 眼 结 构, 提 出 一 种 基 于 方 向 量 子 化 表 示 理 论 的 并 行 数 据 处 理 方 法, 利 用 最 小 矢 量 集 合 模 拟 生 物 视 觉 单 元, 在 机 器 人 运 动 控 制 和 自 适 应 图 像 处 理 领 域 取 得 了 较 好 的 应 用 效 果. 在 计 算 机 视 觉 领 域 中, 如 果 现 有 的 目 标 跟 踪 方 法 具 有 生 物 视 觉 系 统 的 这 种 多 个 视 觉 单 元 的 协 同 工 作 能 力, 将 对 目 标 跟 踪 效 果 的 提 升 起 到 不 可 限 量 的 作 用. 基 于 此, 本 文 在 生 物 视 觉 单 元 协 同 工 作 的 方 向 上, 提 出 了 一 种 视 觉 量 子 (Vision Quantum, VQ) 的 概 念, 并 应 用 到 目 标 跟 踪 中. 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 是 建 立 在 目 标 子 空 间 协 同 分 析 的 整 体 框 架 之 上, 利 用 辐 射 视 觉 量 子 采 集 灰 度 信 息, 计 算 能 量 频 率, 保 留 达 到 量 子 平 衡 的 视 觉 量 子, 将 频 率 变 化 幅 度 相 同 的 视 觉 量 子 组 成 量 子 簇, 以 该 量 子 簇 作 为 候 选 目 标 信 息, 采 用 极 大 似 然 估 计 预 测 运 动 目 标 状 态, 重 复 验 证 移 动 后 的 视 觉 量 子 是 否 达 到 量 子 平 衡 状 态, 确 保 目 标 跟 踪 有 效 性. 与 现 有 目 标 跟 踪 方 法 相 比, 该 方 法 的 优 势 在 于 :(1) 抓 住 了 变 结 构 运 动 目 标 前 景 与 背 景 交 界 处 具 有 的 能 量 频 率 阶 跃 不 变 性 的 特 点 ;() 将 阶 跃 不 变 特 征 采 用 多 个 具 有 独 立 性 和 约 束 性 的 视 觉 量 子 进 行 描 述, 可 以 有 效 克 服 形 状 变 化 尺 度 变 化 等 变 结 构 因 素 对 运 动 目 标 跟 踪 的 影 响, 失 跟 率 较 低 ;(3) 视 觉 量 子 数 据 量 较 小, 同 时 不 需 要 存 储 目 标 多 种 姿 态 模 型, 计 算 复 杂 度 和 空 间 复 杂 度 低, 跟 踪 实 时 性 较 高. 视 觉 量 子 对 非 连 续 的 刚 性 突 变 运 动 不 具 有 跟 踪 意 义, 作 为 视 觉 量 子 实 现 长 时 间 稳 定 跟 踪 的 基 础, 目 标 运 动 轨 迹 及 其 频 域 变 换 必 须 具 有 连 续 的 光 滑 特 性, 才 能 确 保 对 频 率 阶 跃 计 算 的 有 效 性, 达 到 量 子 反 复 平 衡, 实 现 对 目 标 的 稳 定 跟 踪, 因 此, 本 文 首 先 给 出 了 目 标 运 动 可 微 分 定 理 及 其 证 明 过 程, 在 此 基 础 上 提 出 了 视 觉 量 子 理 论 模 型

4 4 Journal of Software 软 件 学 报 及 其 相 关 概 念 的 定 义, 然 后 阐 述 了 该 方 法 的 基 本 实 现 流 程, 并 给 出 了 变 结 构 运 动 目 标 视 觉 量 子 跟 踪 效 果, 最 后 在 多 个 变 结 构 目 标 运 动 视 频 数 据 库 中 对 本 文 VQ 方 法 TLD 方 法 [31] OLSL 方 法 [3] [33] WLMC 方 法 进 行 了 跟 踪 实 验, 并 给 出 实 验 结 果 和 对 比 分 析. 目 标 运 动 可 微 分 定 理 目 标 运 动 轨 迹 及 其 频 域 变 换 的 连 续 光 滑 特 性 如 图 所 示. 定 理 1. 目 标 运 动 过 程 中, 其 运 动 轨 迹 ϕ 在 时 域 内 是 连 续 光 滑 的, 轨 迹 记 为 ϕ = f ( xyz,, ), 则 轨 迹 ϕ 的 偏 导 数 ϕ / x ϕ / y ϕ / z 在 其 定 义 域 内 是 连 续 的, 即 轨 迹 ϕ 是 可 微 分 的. 证 明 : 设 点 ( x, yz, ) 为 自 变 量 定 义 域 内 任 意 一 点, 则 ( x + Δ xy, +Δ yz, +Δ z) 为 该 点 邻 域 内 任 意 一 点, 由 数 学 理 论 知, 轨 迹 全 增 量 Δ ϕ 为 : Δ ϕ = f( x+δ xy, +Δ yz, +Δz) f( xyz,, ) t t = [ f ( x+δ x, y+δ y, z+δz) f ( x, y+δ y, z+δz)] t t +[ f ( x, y+δ y, z+δz) f ( x, y, z+δz)] t t + [ f ( x, y, z+δz) f ( x, y, z)] t t 当 Δx 0, Δy 0, Δz 0 时, 轨 迹 全 增 量 Δ ϕ 可 以 表 示 为 : ' ' ' Δ ϕ = fx( xyz,, ) Δ x+ fy( xyz,, ) Δ y+ fz( xyz,, ) Δ z+ σ1δ x+ σδ y+ σ3δ z 其 中, σ 1 σ σ 3 分 别 为 ( Δx, Δy, Δ z) ( Δy, Δ z) ( Δ z) 的 函 数, 且 当 Δx 0 Δy 0 Δz 0 时, σ1 0 σ 0 σ 3 0, 此 时, 全 增 量 Δ ϕ 逐 渐 趋 于 0, 即 ϕ = ft ( xyz,, ) 在 任 意 点 ( x, yz, ) 可 微 分, 证 毕. π juxl ( / + vym / + rzn / ) 定 理 目 标 运 动 轨 迹 ϕ 的 傅 里 叶 变 换 Ft( u, v, r) = ft( x, y, z) e dxdydz 在 时 域 内 是 连 续 光 滑 的, 则 函 数 Ft ( uvr,, ) 的 偏 导 数 Ft / u Ft / v Ft / r 在 其 定 义 域 内 是 连 续 的, 即 函 数 Ft ( uvr,, ) 是 可 微 分 的. 证 明 : 设 点 ( uvr,, ) 为 自 变 量 定 义 域 内 任 意 一 点, 则 ( u+ Δ u, v+δ v, r+δ r) 为 该 点 邻 域 内 任 意 一 点, 由 数 学 分 析 理 论 可 知, 函 数 全 增 量 为 : ' ' ' Δ F = F ( u, v, r) Δ u+ F ( u, v, r) Δ v+ F ( u, v, r) Δ r + φ 其 中 : 由 柯 西 不 等 式 : 由 于 指 数 函 数 e π 且 ( φ ) 0 Δ u +Δ v +Δr j( ux/ l + vy / m + rz / n) t u v r φ = [ F ' ( u+ αδ u, v+δ v, r+δr) F ' ( u, v, r)] Δu u u + [ F ' ( u+δ u, v+ βδ v, r+δr) F ' ( u, v, r)] Δv v v + [ F ' ( u+δ uv, +Δ vr, + γδr) F ' ( uvr,, )] Δr r r φ [( F ' ( u+ αδ u, v+δ v, r+δr) F ' ( u, v, r)) u u ' ' + ( F( u+δ uv, + βδ vr, +Δr) F( uvr,, )) v v ' ' 1/ + ( F( u+δ uv, +Δ vr, + γδr) F( uvr,, )) ] r r Δ u +Δ v +Δr 的 偏 导 是 连 续 的, 当 Δu 0 Δv 0 Δr 0 时, ( Δ u +Δ v +Δr ) 0,, 即 Ft ( uvr,, ) 在 任 意 点 ( uvr,, ) 可 微 分, 证 毕. t

5 作 者 名 等 : 题 目 5 Fig. Continuous smooth sketch map of object trajectory and its frequency domain transformation 图 目 标 运 动 轨 迹 及 其 频 域 变 换 的 连 续 光 滑 特 性 示 意 图 3 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 为 了 清 晰 描 述 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法, 将 其 中 涉 及 到 的 一 些 定 义 和 符 号 给 出 如 表 1 所 示. Table 1 Definitions and symbols 表 1 定 义 和 符 号 符 号 定 义 符 号 定 义 符 号 定 义 VFS 视 觉 场 空 间 G(x, y) 像 素 点 的 灰 度 O (X, Y ) 边 缘 区 域 几 何 中 心 VQ(V) 视 觉 量 子 ( 视 觉 采 样 单 元 ) S 视 觉 量 子 几 何 面 积 δ 移 动 向 量 EE 熵 能 量 γ 单 位 灰 度 能 量 QC 量 子 簇 ζ 信 息 熵 P 量 子 频 率 α kl 复 高 斯 随 机 变 量 A 信 息 熵 极 大 值 的 灰 度 阶 R(x, y) 目 标 边 缘 区 域 CN 复 高 斯 分 布 ρ 灰 度 阶 的 概 率 QB 量 子 平 衡 Sta 目 标 状 态 E 灰 度 能 量 o(x, Y) 视 觉 量 子 几 何 中 心 FER 预 测 错 误 率 3.1 基 本 定 义 定 义 1( 视 觉 场 空 间 ). 由 α β 个 视 觉 采 样 单 元 组 成 的 二 维 图 像 感 光 空 间 定 义 为 视 觉 场 空 间 (Visual Field Space, VFS), 记 为 : V1,1 V1, V1, β V =,1 V, V VFS, β t (1) Vα,1 Vα, V α, β 其 中, VFS 为 视 觉 场 空 间, t 为 时 间, V α, β 为 视 觉 场 空 间 的 视 觉 采 样 单 元,1 α < +,1 β < +. 视 觉 场 空 间 模 型 如 图 3 所 示. 本 文 提 出 的 视 觉 场 空 间 与 计 算 摄 像 学 领 域 中 的 视 觉 场 不 同, 本 文 视 觉 场 空 间 是 利 用 多 个 视 觉

6 6 Journal of Software 软 件 学 报 采 样 单 元 对 运 动 目 标 空 间 信 息 进 行 分 类 和 建 模, 主 要 包 括 目 标 外 部 的 背 景 视 觉 单 元 目 标 边 缘 处 的 边 缘 视 觉 单 元 以 及 目 标 内 部 的 前 景 视 觉 单 元 三 个 类 别, 而 计 算 摄 像 学 领 域 的 视 觉 场 概 念 不 具 有 这 种 分 类 和 建 模 特 点. Fig.3 The visual field space model (object external black circle is the background sample unit, the red circle of the target edge is the edge sampling unit including the background and foreground information, and the yellow circle is the foreground sampling unit) 图 3 视 觉 场 空 间 模 型 ( 目 标 外 部 黑 色 圆 为 背 景 采 样 单 元, 目 标 边 缘 处 红 色 圆 为 包 含 背 景 与 前 景 信 息 的 边 缘 采 样 单 元, 目 标 内 部 黄 色 圆 为 前 景 采 样 单 元 ) 定 义 ( 视 觉 量 子 ). 视 觉 场 空 间 中 包 含 目 标 背 景 信 息 前 景 信 息 和 背 景 与 前 景 交 界 处 信 息 的 视 觉 采 样 单 元 定 义 为 视 觉 量 子 (Vision Quantum, VQ), 记 为 : VQαβ, ( X, Y, D, P, T ) () 其 中, X Y 为 视 觉 量 子 的 几 何 中 心 坐 标, D 为 视 觉 量 子 的 直 径, P 为 视 觉 量 子 的 量 子 频 率 ( 详 见 定 义 4), T 为 时 间, 下 标 α β 表 示 视 觉 量 子 在 视 觉 场 空 间 中 的 矩 阵 位 置 是 α 行 β 列. 本 文 提 出 的 视 觉 量 子 与 量 子 力 学 中 量 子 不 同, 本 文 视 觉 量 子 是 模 仿 生 物 视 觉 系 统 的 视 觉 单 元 进 行 计 算 机 视 觉 研 究 的 图 像 信 息 的 最 小 载 体, 而 量 子 力 学 中 的 量 子 是 物 理 学 领 域 中 研 究 微 观 粒 子 能 量 变 化 的 最 小 单 位 和 能 量 载 体. 根 据 视 觉 量 子 包 含 信 息 的 不 同, 将 视 觉 量 子 分 为 三 类, 分 别 为 包 含 目 标 背 景 信 息 的 背 景 视 觉 量 子, 包 含 目 标 前 景 信 息 的 前 景 视 觉 量 子, 包 含 目 标 背 景 与 前 景 边 界 信 息 的 边 缘 视 觉 量 子, 分 别 如 图 4 图 5 图 6 所 示. Fig.4 Background visual quantum 图 4 背 景 视 觉 量 子

7 作 者 名 等 : 题 目 7 Fig.5 Foreground visual quantum 图 5 前 景 视 觉 量 子 Fig.6 Edge visual quantum 图 6 边 缘 视 觉 量 子 由 图 4 和 图 5 可 知, 背 景 视 觉 量 子 内 部 的 背 景 信 息 和 前 景 视 觉 量 子 内 部 的 前 景 信 息 分 布 较 为 均 匀, 对 于 变 结 构 运 动 目 标 不 具 有 跟 踪 意 义, 由 图 6 知, 边 缘 视 觉 量 子 既 包 含 了 目 标 前 景 信 息, 又 包 含 了 目 标 背 景 信 息, 对 于 变 结 构 运 动 目 标 具 有 较 好 的 跟 踪 意 义, 但 是 背 景 与 前 景 交 界 处 信 息 分 布 较 为 模 糊, 难 以 准 确 区 分, 由 于 信 息 熵 可 以 有 效 的 计 算 图 像 信 息 的 分 布 情 况, 而 灰 度 的 能 量 可 以 有 效 的 增 强 相 似 灰 度 信 息 的 差 别, 因 此 为 有 效 提 取 和 判 别 视 觉 量 子 内 部 信 息 的 类 别 和 分 布 情 况, 提 出 熵 能 量 的 概 念. F 定 义 3( 熵 能 量 ). 在 视 觉 场 空 间 中, 对 VQαβ, VFS, 存 在 VQ α, β 的 前 景 信 息 熵 ζ 的 概 率 分 布 和 背 景 信 息 熵 B ζ 的 概 率 分 布, 将 信 息 熵 与 单 位 灰 度 能 量 的 乘 积 定 义 为 VQ α, β 的 熵 能 量 (Entropy Energy, EE), 记 为 : στ BF BF αβ, = γ( αβ,, αβ, ) ( ζκλ ) κ= 1 λ= 1 EE E S (3) 其 中, B F 指 背 景 B 或 前 景 F, κ λ 指 κ 或 λ, 下 标 α β 表 示 视 觉 量 子 VQ α, β 在 视 觉 场 空 间 中 的 矩 阵 位 置 BF BF 是 α 行 β 列, 信 息 熵 ζ = A ρ log ρ, κλ κλ κλ F A 为 VQ α, β 内 前 景 信 息 熵 分 布 的 极 大 值 所 对 应 的 灰 度 阶, B A 为 B F VQ α, β 内 背 景 信 息 熵 分 布 的 极 大 值 所 对 应 的 灰 度 阶, ρ κ 为 A 出 现 的 概 率, ρ λ 为 A 出 现 的 概 率, σ τ 为 VQ α, β B B B B F F F F 内 背 景 信 息 熵 与 前 景 信 息 熵 的 数 量, ζκ [ ζ1, ζ, ζσ ], ζλ [ ζ1, ζ, ζτ ], E α, β 为 灰 度 能 量 信 息, Eαβ, = Gxy (, ), Gxy (, ) 为 视 觉 量 子 内 部 像 素 点 ( x, y ) 的 灰 度 值, S α, β 为 VQ α, β 的 几 何 面 积, S αβ, = π D /4, 则 Eαβ, Gxy (, ) VQ α, β 的 单 位 灰 度 能 量 为 γ ( Eαβ,, Sαβ, ) = =. S π D /4 αβ, 熵 能 量 函 数 波 形 图 如 图 7 所 示, 图 中 纵 坐 标 为 熵 能 量, 横 坐 标 为 熵 的 数 量, 函 数 振 幅 表 明 视 觉 量 子 中 边 缘 信 息 变 化 的 剧 烈 程 度, 其 中 1(5,9) 表 示 图 3 中 第 1 幅 图 像 的 第 5 行 第 9 列 视 觉 量 子 的 熵 能 量 波 形 图,(1,11) 表 示 图 3 中 第 幅 图 像 的 第 1 行 第 11 列 视 觉 量 子 的 熵 能 量 波 形 图,4(16,6) 表 示 图 3 中 第 4 幅 图 像 的 第 16 行 第 6 列 视 觉 量 子 的 熵 能 量 波 形 图,5(1,7) 表 示 图 3 中 第 5 幅 图 像 的 第 1 行 第 7 列 视 觉 量 子 的 熵 能 量 波 形 图.

8 8 Journal of Software 软 件 学 报 Fig.7 Entropy energy waveform 图 7 熵 能 量 波 形 图 B F 熵 能 量 可 以 有 效 提 取 和 判 别 视 觉 量 子 内 部 信 息 的 类 别 及 其 分 布 情 况, 但 由 于 信 息 熵 ζ 的 概 率 分 布 集 合 B F B F 中 存 在 多 个 概 率 值, 熵 能 量 EE 的 函 数 波 形 走 向 呈 不 规 则 曲 线 状 态, 因 此, 对 熵 能 量 EE 进 行 二 维 核 变 换, 然 后 进 行 滤 波 处 理, 提 取 视 觉 量 子 VQ 内 背 景 和 前 景 的 频 率 信 息. B F 定 义 4( 量 子 频 率 ). 对 熵 能 量 EE 的 二 维 核 变 换 定 义 为 VQ 的 量 子 频 率 (Quantum Frequency, QF), 记 为 : BF κ λ t BF j π( ux/ κ+ vy/ λ) t P ( u, v, t) = EE e dxdydt 0 0 (4) 0 化 简 得 : BF BF j πt( uλ/ κ+ vκ/ λ) j πtuλ/ κ j πtvκ/ λ P ( u, v, t) = EE κλ /4 π uvt[ e + e + e + 1] (5) B F B F j π t( uλκ / vκλ / ) 其 中, P 指 背 景 量 子 频 率 P 或 前 景 量 子 频 率 P, e + 为 二 维 变 换 j πt( uλ/ κ+ vκ/ λ) j πtuλ/ κ j πtvκ/ λ BF 核, e + e + e + 1 称 为 量 子 频 率 变 换 核 的 组 合, EE κλ /4π uvt 为 变 换 系 数. 由 图 7 可 以 看 出, 熵 能 量 是 围 绕 在 目 标 边 缘 处 的 离 散 波 动 效 应, 若 将 量 子 频 率 的 变 换 系 数 进 行 归 一 化 处 理, 可 以 有 效 滤 除 噪 音 和 杂 波 干 扰, 提 高 目 标 量 子 频 率 提 取 的 准 确 性, 归 一 化 操 作 定 义 如 下 : + BF EE κλ /4π uvt dt = 1 (6) - 目 标 运 动 过 程 中, 对 目 标 前 景 和 背 景 交 界 处 的 边 缘 视 觉 量 子 信 息 的 提 取 和 分 析 可 以 有 效 跟 踪 目 标 位 置, 因 此, 对 目 标 边 缘 信 息 的 提 取 变 得 尤 为 重 要. 由 数 学 理 论 知, 二 元 函 数 的 二 阶 偏 导 的 物 理 意 义 是 加 速 度 变 化 快 慢 的 量, 其 中 加 速 度 是 瞬 时 速 度 的 变 化 量, 而 量 子 频 率 瞬 时 变 化 的 快 慢 表 达 了 图 像 边 缘 梯 度 信 息 变 化 的 剧 烈 程 度, 因 此 可 以 通 过 计 算 局 部 量 子 频 率 的 二 阶 偏 导 来 确 定 目 标 边 缘 区 域 R ( x, y), 则 : P P P P R ( xy, ) = (7) u v u v v u 由 目 标 运 动 可 微 分 定 理, 函 数 P 在 任 意 点 ( uv, ) 是 可 微 分 的, 则 有 : P = P cosθ + P sinθ (8) Τ u v 其 中, Τ 为 相 邻 极 值 间 的 向 量, 因 此 目 标 边 缘 区 域 R ( x, y) 为 : P P P P R ( xy, )= cosθ + sin θ + ( + )cosθsinθ u v u v v u (9)

9 作 者 名 等 : 题 目 9 令 θ 取 值 0 π /6 π /3 π / π /3 5 π /6. Τ 和 θ 如 图 8 所 示. Fig.8 Sketch map of Τ andθ 图 8 Τ 和 θ 示 意 图 对 于 快 速 变 结 构 运 动 目 标 而 言, 其 边 缘 视 觉 量 子 内 包 含 的 边 界 信 息 均 为 不 规 则 的 非 线 性 信 息, 对 统 计 相 邻 时 刻 视 觉 量 子 内 部 边 缘 信 息 的 变 化 幅 度 和 变 化 方 向 都 带 来 较 大 困 难, 因 此, 将 边 缘 视 觉 量 子 内 部 非 线 性 边 界 近 似 为 线 性 边 界 进 行 统 计 和 计 算, 可 以 克 服 不 规 则 非 线 性 边 缘 信 息 对 视 觉 量 子 分 析 的 影 响, 近 似 过 程 如 图 9 所 示. 在 近 似 状 态 下, 假 设 目 标 由 t 时 刻 运 动 到 t + 1 时 刻, 则 视 觉 量 子 采 集 的 目 标 边 缘 变 化 过 程 如 图 10 所 示, 对 应 的 量 子 频 率 变 化 过 程 如 图 11 所 示. Fig.9 The approximate representation of irregular object edge 图 9 不 规 则 目 标 边 缘 的 近 似 表 示 Fig.10 The change of object edge 图 10 目 标 边 缘 变 化 过 程 由 图 10, 视 觉 量 子 中 的 目 标 边 缘 由 t 时 刻 变 化 到 t + 1 时 刻, 即 由 虚 线 位 置 跳 变 至 实 线 位 置, 所 对 应 的 的 量 子 F F ' B B' F 频 率 跳 变 过 程 如 图 11 所 示, 即 P P 且 P P, 其 中, P P F ' B 与 P P B' 是 图 像 采 集 设 备 采 集 的 相 邻 两 F F ' 帧 图 像 的 量 子 频 率 计 算 值, 属 于 测 量 的 状 态 值, 而 实 际 上, 根 据 目 标 运 动 可 微 分 定 理, P P 的 峰 值 之 间 是 连 B B' 续 递 变 的, 同 理, P P 的 峰 值 之 间 也 是 连 续 递 变 的, 因 此 为 了 有 效 刻 画 量 子 频 率 峰 值 实 际 的 递 变 过 程, 需 要 对 目 标 前 景 与 背 景 的 量 子 频 率 峰 值 的 测 量 状 态 进 行 理 想 化, 即 将 量 子 频 率 的 跳 变 过 程 进 行 连 续 化 描 述. 量 子 频 率 峰 值 连 续 递 变 过 程 的 理 想 化 状 态 如 图 1 所 示, 其 中 左 侧 图 的 实 线 为 量 子 频 率 的 测 量 状 态, 右 侧 图 的 实 线 为 量 子 频 率 理 想 化 之 后 的 实 际 状 态.

10 10 Journal of Software 软 件 学 报 Fig.11 Sketch map of quantum frequency and its changing process between time t to t + 1 图 11 t 至 t + 1 时 刻 量 子 频 率 及 其 变 化 过 程 示 意 图 Fig.1 The idealized statuses in the continuous variation process of quantum frequency s peaks 图 1 量 子 频 率 峰 值 连 续 递 变 过 程 的 理 想 化 状 态 性 质 1( 阶 跃 不 变 性 ). 连 续 的 视 频 采 集 实 际 上 是 一 种 间 歇 性 的 图 像 抽 样 且 抽 样 过 程 是 均 匀 的, 根 据 目 标 运 动 可 微 分 定 理 及 图 1 可 知, 当 连 续 帧 间 的 时 间 间 隔 趋 于 零 时, 任 一 相 邻 时 刻 状 态 下 的 目 标 边 缘 视 觉 量 子 的 量 子 频 率 对 微 小 的 时 间 t 的 积 分 相 等, 将 这 种 性 质 定 义 为 量 子 频 率 的 阶 跃 不 变 性, 记 为 : t F B P P P P t Δt lim 1 (10) Δ t 0 t + 1 ' F' ' B' P P P P t+ Δ 1 t ' 其 中, P 为 t 时 刻 量 子 频 率, P 为 t+1 时 刻 量 子 频 率, Δ t 为 连 续 相 邻 两 帧 间 的 时 间 间 隔. F ' F B' B 证 明 : 当 Δt 0 时, 视 频 采 集 帧 率 FPS +, 此 时, 相 邻 时 刻 t 与 t+1 的 量 子 频 率 P P 且 P P, 证 毕. F B 由 图 11 可 知, P P P P 为 目 标 前 景 与 背 景 交 界 处 的 量 子 频 率 范 围, 在 目 标 运 动 过 程 中, 具 有 阶 跃 不 变 性, 对 于 视 觉 量 子 中 的 边 缘 信 息 的 跳 变 速 度 具 有 很 好 的 鲁 棒 性, 同 样 对 于 前 景 和 背 景 区 域 的 光 照 变 化 颜 色 变 化 以 及 目 标 遮 挡 有 很 好 的 抗 干 扰 特 点. 定 义 5( 量 子 平 衡 ). 视 觉 量 子 VQαβ, ( X, Y, D, P, T ) 沿 向 量 δ 移 动, 使 视 觉 量 子 几 何 中 心 ο ( X, Y ) 与 目 标 边 缘 区 域 几 何 中 心 ο '( X ', Y ') 重 合, 将 此 时 的 状 态 定 义 为 量 子 平 衡 (Quantum Balance, QB), 记 为 : F B QB P = P, ο( X, Y ) = ο'( X ', Y ') (11) { } F B 其 中, P 为 目 标 前 景 量 子 频 率, P 为 目 标 背 景 量 子 频 率, ο ( X, Y ) 为 视 觉 量 子 几 何 中 心 坐 标, ο '( X ', Y ') 为 目 标 边 缘 区 域 几 何 中 心 坐 标, 设 目 标 边 缘 区 域 R ( x, y) 的 像 素 点 数 量 为 n, x i y i 为 R ( x, y) 的 像 素 点 坐 标,1 i n, n n 则 有 X ' = xi n, Y' = yi n, 移 动 向 量 δ 是 以 ο ( X, Y ) 为 起 点 ο '( X ', Y ') 为 终 点 的 向 量, 即 : i= 1 i= 1 δ = οο' = ( X ' XY, ' Y) 本 文 提 出 的 量 子 平 衡 与 量 子 医 学 领 域 中 的 量 子 平 衡 不 同, 本 文 提 出 的 量 子 平 衡 是 指 视 觉 量 子 沿 向 量 移 动 后 与 目 标 边 缘 几 何 中 心 重 合 的 状 态, 而 量 子 医 学 领 域 中 的 量 子 平 衡 是 指 人 体 细 胞 内 部 电 (1)

11 作 者 名 等 : 题 目 11 子 运 动 由 异 常 恢 复 正 常 的 状 态. 图 10 中 t 和 t+1 时 刻 的 视 觉 量 子 达 到 量 子 平 衡 状 态 如 图 13 所 示, 图 13 中 第 二 列 t+1 时 刻 视 觉 量 子 移 动 至 量 子 平 衡 状 态 时 的 量 子 频 率 变 化 如 图 14 所 示. 由 图 13 可 见, 视 觉 量 子 经 过 移 动 达 到 量 子 平 衡 状 态 时, 可 以 对 快 速 变 结 构 目 标 运 动 的 局 部 边 缘 信 息 进 行 有 效 跟 踪, 如 果 在 视 频 序 列 初 始 化 中 选 定 待 跟 踪 的 目 标 前 景 信 息, 则 可 以 通 过 多 个 视 觉 量 子 对 目 标 准 确 定 位 和 跟 踪. Fig.13 The status of quantum balance 图 13 视 觉 量 子 平 衡 状 态 Fig.14 The quantum frequency variation in the process of an object moving to quantum balance status 图 14 量 子 平 衡 移 动 过 程 中 量 子 频 率 变 化 过 程 定 义 6( 量 子 簇 ). 将 达 到 量 子 平 衡 状 态 的 N 个 边 缘 视 觉 量 子 的 组 合 定 义 为 量 子 簇 (Quantum Cluster, QC), 记 为 : QB QB QB QB T QC () t = [ VQ (), t VQ (), t, VQ ()] t 1 QB 其 中, N 为 量 子 簇 中 边 缘 视 觉 量 子 的 数 量, N 3, QB 为 量 子 平 衡 状 态, VQ () t 为 t 时 刻 达 到 量 子 平 衡 状 态 N k

12 1 Journal of Software 软 件 学 报 QB QB QB 的 视 觉 量 子,3 k N, 对 于 任 意 VQ () t, 存 在 VQ () t QC () t VFS. 量 子 簇 如 图 15 所 示. k k t 3. 目 标 状 态 预 测 Fig.15 The Sketch map of a quantum cluster 图 15 量 子 簇 示 意 图 假 设 在 视 频 图 像 内 向 目 标 区 域 辐 射 M 个 视 觉 量 子 ( xk, y k), k = 1,, M, 经 移 动 达 到 量 子 平 衡 后, 得 到 N 个 候 选 的 视 觉 量 子 ( xl, y l), l = 1,, N, 则 第 k 个 视 觉 量 子 被 候 选 为 第 l 个 视 觉 量 子 的 概 率 分 布 可 以 看 做 熵 能 量 与 复 高 斯 随 机 变 量 α kl 的 乘 积, 且 有 : αkl CN(0, ε kl ) (13) 其 中, 复 高 斯 分 布 可 参 考 文 献 [38], ε kl 为 复 高 斯 随 机 变 量 与 均 值 偏 离 的 程 度, α kl 的 变 化 反 映 了 扩 大 对 目 标 区 域 辐 射 视 觉 量 子 导 致 候 选 视 觉 量 子 增 加 的 累 积 效 果. 候 选 的 视 觉 量 子 当 中 包 含 了 一 部 分 无 效 的 视 觉 量 子, 它 们 是 由 相 似 运 动 目 标 干 扰 而 形 成 量 子 平 衡 的 视 觉 量 子, 由 于 相 似 目 标 的 出 现 和 运 动 对 整 个 视 觉 场 空 间 具 有 随 机 性 和 均 匀 性, 其 概 率 密 度 满 足 正 态 的 均 匀 分 布, 将 其 对 目 标 的 作 用 看 做 一 组 复 高 斯 白 噪 声 干 扰 过 程, 则 作 为 候 选 的 视 觉 量 子 被 复 高 斯 白 噪 声 β l () t 影 响 的 概 率 分 布 为 : βl () t CN(0, φ0) (14) 其 中, φ 0 为 受 复 高 斯 白 噪 声 影 响 的 候 选 视 觉 量 子 与 均 值 的 偏 离 程 度. 假 设 候 选 视 觉 量 子 整 体 对 目 标 跟 踪 是 有 效 的, 则 可 以 设 计 似 然 函 数 以 准 确 预 测 目 标 状 态 信 息 Sta=( x, y, v ) T, 其 中 包 括 目 标 位 置 ( x, y ) 和 目 标 运 动 速 度 v, v= vx + vy. 将 候 选 视 觉 量 子 看 做 一 个 N 1 维 向 量 组 合 : VQ() t = [ VQ1(), t VQ(), t, VQ ()] T N t (15) 则 目 标 状 态 Sta 的 极 大 似 然 估 计 为 : 其 中, 有 : ϕ kl 为 VQ() t 的 信 噪 比 : M N Sta k = 1 l = 1 BF [ ϕ φ ϕ + ] Sta=argmax ( 1) VQ ( EE ( Sta)) (16) kl 0 kl kl BF BF ( ) = γ(, ) ( )( ρκλ ( ) log ρκλ ( )) EE Sta E S VQ t A Sta Sta dt (17) 若 给 定 一 组 标 准 正 交 基 { ξ1( t), ξ( t), ξk ( t)}, 则 VQ l () t 可 拓 展 为 如 下 形 式 : 其 中, kl ρκλ ε kl ϕkl = (18) φ l kl k K k = 1 0 K VQ () t = lim ξ () t (19) kl l k βkl CN(0, φ0) BF ρ εkl + φ0 * 是 第 k 个 正 交 基 函 数 的 系 数, 且 = VQ ( t) ξ ( t) dt, ()* i 为 复 共 轭 操 作. 因 此, 有 : (0) EE CN(0, κλ ) (1) 由 于 似 然 函 数 与 似 然 比 成 正 比 例 关 系, 因 此 当 目 标 图 像 中 存 在 前 景 信 息 H 1 和 噪 声 干 扰 信 息 H 0 且 k > M B F 时, 根 据 β kl 与 EE 的 概 率 分 布, VQ l 的 似 然 比 可 以 派 生 为 :

13 作 者 名 等 : 题 目 13 ( VQ Sta, H ) Γ( VQ Sta, H ) l 1 Γ l 1 () Γ ( VQl H0) 其 中 : Γ( VQ, 1) M l Sta H Γ( VQkl Sta, H1) Γ( VQkl H1) Γ( VQl Sta, H1) = Γ( VQ H ) Γ( VQ H ) Γ( VQ H ) l 0 k= 1 kl 0 k= M+ 1 kl 0 M φ 0 ρκλ εkl VQ kl Γ βkl = exp k= 1ρκλ εkl + φ0 φ0 ρκλ εkl + φ0 k= M+ 1Γ βkl ( ) ( ) ( ) BF M 1 ϕkl γ( ES, ) VQt ( ) A ρκλ ( Sta)log ρ ( Sta) dt κλ = exp k = 11+ ϕkl φ0( ϕkl + 1) 因 为 候 选 视 觉 量 子 之 间 是 非 相 关 的, 则 VQ() t 的 似 然 函 数 可 以 写 为 如 下 形 式 : BF N M 1 ϕkl γ( E, S) VQ( t) A ρκλ ( Sta)log ρ ( Sta) dt κλ Γ( VQ( t) Sta, H1) exp (3) l= 1k= 11 + ϕkl φ0( ϕkl + 1) Γ ( VQ Sta, H ) 取 对 数, 则 其 对 数 似 然 函 数 可 以 写 为 : 对 l 1 BF M N ϕkl γ( E, S) VQ( t) A ρκλ ( Sta)log ρ ( Sta) dt κλ ln Γ ( VQ( t) Sta, H1) = + C (4) k= 1l= 1 φ0( ϕkl + 1) 其 中,C 是 一 个 常 数, 由 于 Γ ( VQ( t) Sta, H1) 的 导 数 存 在, 令 其 导 数 为 0, 解 方 程 并 验 证 方 程 的 解 使 似 然 函 数 ln Γ ( VQ( t) Sta, H1) 达 到 最 大 值, 因 为 计 算 过 程 对 于 任 何 观 测 样 本 值 都 成 立, 因 此 可 以 代 入 样 本 值 便 会 得 到 目 标 状 态 预 测 信 息 Sta=( x, y, v ) T 的 极 大 似 然 估 计 值. 3.3 算 法 步 骤 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 步 骤 描 述 如 下 : 1 目 标 初 始 化. 在 待 跟 踪 目 标 图 像 中 选 定 目 标 大 致 的 前 景 范 围 和 背 景 范 围, 统 计 前 景 区 域 与 背 景 区 域 的 观 测 值. 如 图 16 所 示. Fig.16 Object initialization (yellow line indicates foreground, blue line indicates background) 图 16 目 标 初 始 化 ( 黄 色 线 为 前 景 区 域, 蓝 色 线 为 背 景 区 域 ) 量 子 频 率 计 算.(1) 在 目 标 初 始 化 区 域 内 自 上 而 下 辐 射 视 觉 量 子 VQ α, β, 形 成 视 觉 场 空 间 VFS ;() 计 算 并 统 F 计 视 觉 量 子 内 前 景 信 息 熵 分 布 的 极 大 值 所 对 应 的 灰 度 阶 A 以 及 背 景 信 息 熵 分 布 的 极 大 值 所 对 应 的 的 灰 度 阶 B BF BF A ;(3) 以 观 测 值 统 计 A 的 分 布 概 率 ρ κλ, 计 算 VQ 的 熵 能 量 EE ( 见 式 (3));(4) 计 算 VQ 的 量 子 频 率 QF, 将 量 子 频 率 系 数 归 一 化, 滤 除 系 统 噪 音 和 杂 波 干 扰 ( 见 式 (5)(6)). 3 量 子 平 衡 跟 踪.(1) 计 算 量 子 频 率 的 二 阶 偏 导, 确 定 目 标 边 缘 区 域 R ( x, y) ( 见 式 (7)~(9));() 保 留 目 标 边 缘 处 的 视 觉 量 子, 删 除 目 标 其 它 区 域 的 视 觉 量 子 ;(3) 计 算 以 视 觉 量 子 几 何 中 心 ο ( X, Y ) 为 起 点 目 标 边 缘 区 域 几 何 中 心 ο '( X ', Y ') 为 终 点 的 向 量 δ ;(4) 沿 向 量 δ 将 视 觉 量 子 移 动 至 量 子 平 衡 状 态 ;(5) 计 算 视 觉 量 子 的 频 率 积 分,( 见 式 (10)~(1)). 4 目 标 状 态 预 测.(1) 对 目 标 运 动 状 态 进 行 极 大 似 然 估 计, 预 测 下 一 帧 目 标 位 置 ;() 采 集 下 一 帧 图 像, 利 用 频 率 阶 跃 不 变 性, 移 动 视 觉 量 子 至 平 衡 状 态, 若 目 标 因 完 全 遮 挡 丢 失, 则 对 预 测 位 置 辐 射 视 觉 量 子 ;(3) 以 预 测 位 置

14 14 Journal of Software 软 件 学 报 BF 的 前 景 信 息 和 背 景 信 息 更 新 A. X Y 5 输 出 跟 踪 结 果. 以 达 到 量 子 平 衡 状 态 的 视 觉 量 子 作 为 目 标 位 置 信 息, 输 出 目 标 位 置 (, ). α + β α + β 6 循 环 跟 踪. 以 第 5 步 中 输 出 的 跟 踪 位 置 作 为 下 一 帧 图 像 的 目 标 初 始 化 区 域, 转 至 步 骤 循 环 执 行. 3.4 实 例 测 试 为 了 验 证 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 的 实 用 性, 在 复 杂 条 件 下 的 实 际 现 场 中 对 运 动 目 标 进 行 跟 踪 测 试, 跟 踪 对 象 选 用 不 同 光 照 不 同 拍 摄 角 度 不 同 旋 转 尺 度 不 同 形 状 变 化 的 变 结 构 机 动 目 标. 通 过 视 觉 量 子 局 部 采 样 可 以 看 出, 利 用 频 率 阶 跃 不 变 性 检 测 变 结 构 目 标 信 息 基 本 覆 盖 了 目 标 关 键 特 征 区 域, 抑 制 了 非 关 键 信 息, 通 过 视 觉 量 子 的 频 率 阶 跃 不 变 性 质 实 现 了 从 变 化 的 目 标 信 息 中 提 取 不 变 信 息 的 仿 生 视 觉 跟 踪 方 法. 在 复 杂 条 件 下, 当 运 动 目 标 出 现 快 速 的 变 结 构 运 动 时, 目 标 本 身 的 形 状 及 尺 度 变 化 速 度 较 快, 特 征 变 化 剧 烈, 尤 其 是 在 动 态 背 景 下, 目 标 前 景 与 背 景 运 动 相 似, 难 以 进 行 区 分, 而 且 目 标 混 合 边 缘 区 域 的 增 长 也 为 目 标 跟 踪 带 来 较 大 干 扰. 但 基 于 视 觉 量 子 的 目 标 跟 踪 方 法, 在 采 用 频 率 阶 跃 不 变 性 检 测 量 子 平 衡 跟 踪 和 目 标 状 态 预 测 情 况 下, 对 目 标 混 合 边 缘 信 息 的 跟 踪 保 持 了 较 强 的 稳 定 性 和 很 好 的 鲁 棒 性 能, 同 时 由 于 视 觉 量 子 方 法 对 目 标 实 行 跟 踪, 不 需 要 对 目 标 多 种 状 态 下 的 模 板 信 息 进 行 计 算 匹 配 及 存 储, 也 不 需 要 对 视 频 图 像 整 体 进 行 目 标 运 动 信 息 计 算 和 分 割, 因 此 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 处 理 的 数 据 量 较 低, 使 该 方 法 具 有 较 高 的 跟 踪 速 度 和 较 强 的 适 应 能 力. 与 现 阶 段 著 名 的 TLD 方 法 OLSL 方 法 及 WLMC 方 法 相 比, 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 在 实 时 性 稳 定 性 和 准 确 性 方 面 具 有 较 高 的 优 势. 在 测 试 中, 选 取 了 一 组 实 际 应 用 场 景 中 对 现 有 目 标 跟 踪 方 法 极 具 挑 战 性 的 高 速 变 结 构 战 机 飞 行 视 频 数 据 ( 视 频 数 据 量 为 帧, 宽 高 为 像 素, 帧 容 量 为 87KB, 位 深 度 为 4 位 ). 对 基 于 视 觉 量 子 理 论 的 目 标 跟 踪 方 法 进 行 测 试 的 结 果 及 其 跟 踪 过 程 中 移 动 向 量 围 绕 量 子 中 心 波 动 的 效 果 分 别 如 图 17(a) 和 图 17(b) 所 示, 图 17(a) 中 黄 色 框 图 为 跟 踪 结 果, 视 频 处 理 速 度 为 65 帧 / 秒, 准 确 率 为 90.7%. 实 例 测 试 的 目 标 运 动 状 态 包 括 : 后 空 翻 与 垂 直 旋 转 后 斜 左 侧 翻 后 右 侧 翻 后 左 侧 翻 前 右 侧 翻 前 空 翻 前 斜 左 上 翻 及 相 似 背 景 干 扰.

15 作 者 名 等 : 题 目 15 后 空 翻 与 垂 直 旋 转 后 斜 左 侧 翻 后 右 侧 翻 后 左 侧 翻 前 右 侧 翻 前 空 翻 前 斜 左 上 翻 相 似 背 景 干 扰 Fig.17 (a) The results of maneuvering object tracking under 8 variable structure moving statuses 图 17(a) 8 种 变 结 构 运 动 状 态 下 的 机 动 目 标 跟 踪 结 果

16 16 Journal of Software 软 件 学 报 4 实 验 与 相 关 工 作 对 比 分 析 Fig.17(b) The fluctuating effect of moving vector around the quantum center 图 17(b) 移 动 向 量 围 绕 量 子 中 心 波 动 效 果 本 文 以 视 觉 量 子 理 论 为 核 心 的 变 结 构 目 标 跟 踪 方 法 在 Pentium 3.06GHz/1GB 机 器 上 采 用 C++ 语 言 编 程 实 现. 为 了 突 出 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 的 优 点 及 与 相 关 跟 踪 方 法 的 不 同 之 处, 本 文 介 绍 了 目 前 较 为 流 行 的 目 标 跟 踪 方

17 作 者 名 等 : 题 目 17 [39] 法 的 实 现 步 骤. 在 评 估 中, 首 先 采 用 与 本 文 算 法 应 用 条 件 相 同 的 IBM 多 目 标 遮 挡 数 据 库 进 行 算 法 测 试, 同 时 采 用 跟 踪 与 监 视 性 能 评 估 工 作 组 [40] (Performance evaluation of tracking and surveillance, PETS) 的 性 能 评 估 指 标 对 本 文 算 法 进 行 性 能 评 估.PETS 主 要 提 供 视 觉 监 控 与 目 标 跟 踪 算 法 的 评 估 服 务, 早 期 的 PETS 主 要 针 对 人 员 与 车 辆 的 运 动 目 标 检 测 与 跟 踪, 现 在 主 要 进 行 以 像 素 和 目 标 为 单 位 的 统 计 评 估 并 且 提 供 在 线 监 控 与 跟 踪 算 法 的 性 能 评 估 服 务. 同 时 也 采 用 了 美 国 California 大 学 YiWu 等 人 提 出 的 视 觉 跟 踪 评 估 体 系 [9], 对 本 文 方 法 进 行 了 公 正 的 评 价. 对 相 关 文 献 中 作 者 公 开 发 布 的 Matlab 跟 踪 算 法 采 用 C++ 语 言 进 行 了 重 新 实 现, 以 与 本 文 方 法 进 行 更 为 公 平 的 对 比. 4.1 相 关 工 作 [31] TLD 跟 踪 方 法 01 年 7 月 英 国 萨 里 大 学 的 学 者 Zdenek Kalal 提 出 了 一 种 TLD(Tracking-Learning-Detection) 单 目 标 跟 踪 方 法, 即 将 跟 踪 - 学 习 - 检 测 三 者 进 行 结 合, 实 现 边 跟 踪 边 学 习 边 检 测. 该 方 法 是 将 传 统 的 模 板 匹 配 跟 踪 算 法 特 征 检 测 算 法 及 P-N 学 习 算 法 相 结 合 以 解 决 目 标 运 动 过 程 中 产 的 形 变 和 局 部 遮 挡 问 题. 通 过 P-N 学 习 算 法 对 跟 踪 模 板 的 显 著 特 征 进 行 不 断 更 新, 对 检 测 过 程 中 的 目 标 模 型 及 相 关 参 数 也 要 进 行 更 新, 以 此 实 现 目 标 稳 定 跟 踪.TLD 实 现 过 程 如 图 18 所 示. Fig.18 The implementation process of TLD method 图 18 TLD 实 现 过 程 TLD 方 法 缺 点 : 由 于 TLD 方 法 需 要 不 断 进 行 模 板 更 新 和 在 线 学 习,TLD 方 法 只 能 对 目 标 外 形 和 尺 度 变 化 较 小 的 目 标 进 行 跟 踪, 对 于 外 形 和 尺 度 变 化 速 度 较 快 且 出 现 相 似 背 景 干 扰 情 况 时,TLD 方 法 很 容 易 出 现 失 跟 和 跟 踪 错 误 的 问 题. [33] 4.1. OLSL 跟 踪 方 法 013 年 RuiYao 等 学 者 提 出 了 基 于 在 线 局 部 结 构 学 习 的 跟 踪 算 法. 采 用 观 测 样 本 和 样 本 数 量 对 图 像 局 部 模 板 进 行 在 线 训 练 和 分 类, 结 合 历 史 模 型 数 据 与 样 本 分 类 对 多 个 局 部 模 型 进 行 SVM 结 构 化 学 习, 建 立 外 观 模 型, 输 出 跟 踪 结 果. 当 目 标 发 生 遮 挡 或 者 局 部 外 观 发 生 显 著 变 化 时, 该 帧 数 据 不 能 用 于 增 量 学 习, 以 提 高 模 型 的 鲁 棒 性. 这 就 要 求, 在 每 一 帧, 都 要 根 据 历 史 数 据 重 新 训 练 SVM. 即 为 了 计 算 当 前 帧 的 外 观 模 型, 需 要 将 当 前 帧 加 入 到 在 线 训 练 与 分 类 器 中 进 行 训 练, 重 新 计 算 SVM.OLSL 算 法 步 骤 如 图 19 所 示. 视 频 在 线 训 练 与 分 类 样 本 分 类 模 型 跟 踪 与 更 新 跟 踪 窗 历 史 数 据 SVM 在 线 学 习 Fig.19 The implementation process of OLSL algorithm 图 19 OLSL 算 法 步 骤 OLSL 方 法 缺 点 :OLSL 方 法 需 要 对 外 观 模 型 进 行 反 复 学 习 和 更 新, 同 时 需 要 对 新 生 长 的 局 部 外 观 模 型 需 要 重 新 训 练 与 分 类. 虽 然 在 一 定 条 件 下 显 示 了 较 好 的 跟 踪 效 果, 但 是 对 于 相 似 目 标 干 扰 和 变 结 构 目 标 运 动 跟 踪 的 失 跟 率 较 高, 甚 至 容 易 出 现 跟 踪 错 误 目 标 的 情 况.

18 18 Journal of Software 软 件 学 报 [3] WLMC 跟 踪 方 法 013 年 韩 国 首 尔 大 学 的 学 者 Junseok Kwon 针 对 突 变 运 动 问 题 提 出 了 一 种 基 于 Wang-Landau 的 蒙 特 卡 罗 采 样 跟 踪 方 法, 用 来 解 决 目 标 在 复 杂 环 境 下 的 突 变 运 动 跟 踪 问 题. 该 算 法 首 先 引 入 了 Wang-Landau 采 样 方 法 并 将 其 集 成 到 一 个 以 蒙 特 卡 罗 (MCMC) 跟 踪 框 架 为 基 础 的 马 尔 科 夫 链 中, 通 过 采 集 当 前 观 测 样 本, 利 用 Wang-Landau 采 样 方 法 引 入 MCMC 接 受 率, 可 以 有 效 缓 解 目 标 运 动 的 平 滑 约 束 和 实 现 鲁 棒 跟 踪.WLMC 方 法 可 以 对 目 标 状 态 进 行 有 效 采 样, 对 目 标 位 置 和 尺 度 发 生 较 大 突 变 运 动 时 可 以 进 行 有 效 跟 踪.WLMC 实 现 步 骤 如 图 0 所 示. Fig.0 The implementation process of WLMC algorithm 图 0 WLMC 实 现 步 骤 WLMC 方 法 缺 点 :WLMC 跟 踪 方 法 在 蒙 特 卡 罗 (MCMC) 跟 踪 框 架 的 基 础 上 利 用 Wang-Landau 采 样 方 法 引 入 MCMC 接 受 率. 可 以 对 突 变 目 标 进 行 有 效 跟 踪, 但 是 对 于 长 时 间 的 连 续 的 变 结 构 目 标 运 动 情 况 不 具 有 稳 定 的 跟 踪 效 果,WLMC 方 法 对 快 速 的 连 续 变 结 构 运 动 目 标 的 跟 踪 窗 抖 动 性 较 强, 稳 定 性 较 低. 4. IBM 评 估 指 标 及 评 估 结 果 目 标 检 测 的 研 究 对 象 主 要 包 括 像 素 和 目 标 两 种, 因 此 目 前 主 要 有 基 于 像 素 和 基 于 目 标 的 种 评 估 方 案. 基 于 像 素 级 别 的 评 估 包 含 4 项 统 计 指 标, 分 别 是 目 标 矩 形 框 内 的 前 景 帧 数 量 TP(True positive), 目 标 矩 形 框 外 的 背 景 帧 数 量 TN(True negative), 目 标 矩 形 框 外 的 前 景 帧 数 量 FP(False positive), 目 标 矩 形 框 内 的 背 景 帧 数 量 FN(False negative). 基 于 以 上 4 种 数 据 指 标,PETS 提 出 了 相 应 的 评 估 指 标 对 目 标 跟 踪 算 法 进 行 性 能 评 估, 具 体 指 标 见 表. Table The evaluation indexes of monitoring and tracking algorithms 表 监 控 与 跟 踪 算 法 性 能 评 估 指 标 项 目 名 称 计 算 过 程 TDR(Tracker detect rate) TDR=TP/(TP+FN) PP (Positive prediction) PP=TP/(TP+FP) FNR (False negative rate) FNR=FN/(TP+FN) FAR (False alarm rate) FAR=FP/(TP+FP) ACC (Accuracy) ACC=(TN+TP)/NTF FPR (False positive rate) FPR=FP/(TN+FP) 表 中 NTF(The number of total frame) 为 经 过 算 法 处 理 的 帧 总 数. 基 于 像 素 的 评 估 方 法 需 要 用 人 工 对 视 频 数 据 的 真 实 场 景 进 行 准 确 标 定, 人 工 实 现 较 为 困 难, 而 基 于 目 标 为 单 位 的 统 计 评 估 方 法, 表 所 列 出 的 参 数 也 同 样 适 用. 以 目 标 数 量 进 行 统 计 的 评 估 方 法, 主 要 通 过 系 统 的 输 出 目 标 区 域 和 矩 形 框 标 定 的 目 标 区 域 的 重 叠 区 域 进 行 判 别. 主 要 判 断 矩 形 框 标 定 目 标 是 否 处 于 待 检 测 目 标 的 边 界 以 内, 若 处 于 边 界 内, 则 判 定 为 目 标 检 测 成 功, 此 时 TP=TP+1; 否 则 判 定 为 目 标 没 有 检 测 成 功, 此 时 FN=FN+1; 若 待 检 测 目 标 搜 索 不 到 可 以 成 功 匹 配 的 矩 形 框, 则 标 定 此 待 检 测 目 标 为 FP, 此 时 FP=FP+1; 若 待 检 测 目 标 与 矩 形 框 目 标 产 生 交 错, 则 列 为 候 选 目 标 的 像 素 区 域, 此 时 TN=TN+1. 基 于 目 标 的 评 估 方 法 简 便 快 捷, 可 以 对 跟 踪 算 法 的 监 控 与 跟 踪 效 果 虚 警 概 率 进 行 有 效 的 性 能 评 估. 同 时 为 了 定 量 评 价 本 文 算 法 处 理 遮 挡 下 目 标 状 态 预 测 能 力, 在 此 引 入 一 个 新 的 评 价 指 标 : 预 测 错 误 率 (Forecast error rate, FER), 用 于 描 述 目 标 在 被 遮 挡 前 后 错 误 预 测 的 概 率 ( 包 括 发 生 实 际 运 行 轨 迹 和 预 测 轨 迹 出 现 较 大 偏 离 的 情 况 ), 定 义 如 下 : FER= (~ μ j) (~ ψ l) 其 中, μ j 为 第 j 次 遮 挡 前 后 预 测 状 态 值, ψ l 为 第 l 次 遮 挡 前 后 分 裂 状 态 值, μ = 0时, 预 测 错 误, μ = 1时, 预 测 有 效. ψ = 0时, 遮 挡 发 生 分 裂, ψ = 1时, 遮 挡 未 分 裂. 本 文 VQ 跟 踪 方 法 TLD 方 法 OLSL 方 法 及 WLMC 方 法 在 IBM 多 目 标 遮 挡 数 据 库 的 15 组 视 频, 共 帧

19 作 者 名 等 : 题 目 19 图 像 的 测 试 结 果 如 图 1 所 示, 其 中 每 组 实 验 均 反 复 进 行 0 次. 综 合 测 试 结 果 表 明,VQ 跟 踪 方 法 具 有 较 高 的 跟 踪 性 能 : 目 标 外 观 与 背 景 相 似 干 扰 条 件 下 的 漏 检 概 率 FNR 为 0.011, 如 图 1 所 示. 由 于 跟 踪 过 程 中 充 分 考 虑 了 运 动 目 标 邻 域 量 子 频 率 间 存 在 的 频 率 阶 跃 不 变 性, 然 后 将 该 性 质 纳 入 量 子 平 衡 移 动 中, 并 对 目 标 进 行 预 测 跟 踪, 降 低 了 系 统 和 环 境 噪 声 引 起 的 虚 警 概 率 FPR,FPR 的 平 均 测 试 结 果 为 0.037, 同 时 有 效 解 决 了 变 结 构 运 动 及 遮 挡 引 起 的 目 标 丢 失 问 题, 跟 踪 准 确 率 TDR 平 均 为 0.91, 预 测 错 误 率 平 均 为 在 目 标 跟 踪 过 程 中, 由 于 采 用 了 似 然 估 计 对 目 标 状 态 进 行 预 测 式 跟 踪, 使 得 本 文 算 法 具 有 较 高 的 实 时 性 和 准 确 率, 对 IBM 多 目 标 遮 挡 数 据 库 的 处 理 速 度 平 均 为 75 帧 / 秒. 为 了 进 一 步 验 证 本 文 前 趋 预 测 跟 踪 方 法 在 相 似 背 景 干 扰 强 度 目 标 运 动 速 度 和 多 目 标 遮 挡 强 度 变 化 情 况 下 的 跟 踪 性 能, 本 文 在 IBM 多 目 标 遮 挡 数 据 库 的 15 组 视 频 上 进 行 了 大 量 的 性 能 测 试, 每 组 实 验 反 复 进 行 0 次, 以 均 值 表 示 平 均 测 试 结 果, 同 时 与 TLD 算 法 OLSL 算 法 WLMC 算 法 在 相 似 背 景 干 扰 强 度 变 结 构 运 动 速 度 和 多 目 标 遮 挡 强 度 变 化 的 情 况 下 三 者 的 跟 踪 性 能 进 行 比 较. Fig.1 The assessment result of multi-objective occlusion database 图 1 多 目 标 遮 挡 数 据 库 评 估 结 果 4..1 相 似 背 景 干 扰 强 度 变 换 相 似 背 景 干 扰 强 度 递 增 且 检 测 频 率 不 变 的 情 况 下 进 行 跟 踪 误 差 与 实 时 性 误 差 实 验 如 图 所 示. 实 验 结 果 表 明 当 相 似 背 景 干 扰 强 度 逐 步 递 增 时, 本 文 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 在 运 动 目 标 相 似 背 景 的 递 增 式 干 扰 条 件 下 的 跟 踪 误 差 和 实 时 误 差 都 普 遍 较 低, 相 对 于 其 他 三 种 方 法, 本 文 跟 踪 方 法 对 相 似 背 景 干 扰 条 件 下 的 目 标 跟 踪 具 有 显 著 的 稳 定 性 和 实 时 性. (a) The absolute value of tracking error (b) Real-time error of tracking (a) 跟 踪 误 差 绝 对 值 (b) 跟 踪 实 时 性 误 差 Fig. The performance comparison about the intensity transformation of interference from similar background 图 相 似 背 景 干 扰 强 度 变 换 的 性 能 对 比 4.. 变 结 构 运 动 速 度 变 换 目 标 运 动 速 度 递 增 且 检 测 频 率 不 变 的 情 况 下 进 行 跟 踪 误 差 与 实 时 性 误 差 实 验 如 图 3 所 示. 实 验 结 果 表 明 当 目 标 运 动 速 度 逐 渐 增 大 时, 本 文 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 的 跟 踪 误 差 递 增 幅 度 较 小, 实 时 性 误 差 基 本 保 持 在 较 低 水 平, 验 证 了 本 文 基 于 视 觉 量 子 的 目 标 跟 踪 方 法 对 于 速 度 变 化 的 运 动 目 标 跟 踪 具 有 明 显 优 势. 而 其 它 三 种 方 法 对 目 标 运 动 速 度 递 增 条 件 下 的 跟 踪 误 差 和 实 时 性 误 差 都 在 逐 步 递 增, 比 本 文 VQ 方 法 的 跟 踪 误 差 和 实 时 性 误 差 平 均 高 出 0. 和 0.3, 不 具 有 明 显 的 跟 踪 优 势.

20 0 Journal of Software 软 件 学 报 (a) The absolute value of tracking error (b) Real-time error of tracking (a) 跟 踪 误 差 绝 对 值 (b) 跟 踪 实 时 性 误 差 Fig.3 The performance comparison about speed transformation of variable structure motion 图 3 目 标 运 动 速 度 变 换 的 性 能 对 比 4..3 多 目 标 运 动 遮 挡 强 度 变 换 多 目 标 运 动 遮 挡 强 度 递 增 且 检 测 频 率 不 变 的 情 况 下 进 行 跟 踪 误 差 与 实 时 性 误 差 实 验 如 图 4 所 示. 从 图 中 可 以 看 出 当 多 目 标 交 叉 式 运 动 的 遮 挡 强 度 逐 步 增 加 时, 本 文 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 的 跟 踪 误 差 保 持 在 较 低 水 平, 增 幅 较 小, 跟 踪 误 差 较 低, 对 多 目 标 遮 挡 具 有 很 好 的 鲁 棒 性, 而 其 它 三 种 方 法 跟 踪 误 差 较 高, 尤 其 是 TLD 方 法, 虽 然 在 目 标 遮 挡 强 度 较 低 时 保 持 了 很 好 的 跟 踪 准 确 性, 跟 踪 误 差 最 小, 但 是 当 目 标 遮 挡 强 度 递 增 时, 跟 踪 误 差 增 幅 较 大, 对 目 标 遮 挡 跟 踪 的 鲁 棒 性 较 低. 在 实 时 性 误 差 当 中, 四 种 方 法 在 目 标 遮 挡 强 度 递 增 时, 都 保 持 了 较 好 的 鲁 棒 性, 但 是 本 文 VQ 方 法 的 跟 踪 实 时 性 误 差 最 低, 比 其 它 三 种 方 法 具 有 较 高 的 抗 遮 挡 跟 踪 优 势. (a) The absolute value of tracking error (b) Real-time error of tracking (a) 跟 踪 误 差 绝 对 值 (b) 跟 踪 实 时 性 误 差 Fig.4 The performance comparison about intensity transformation of occlusion for multi-objective motions 图 4 多 目 标 遮 挡 强 度 变 换 的 性 能 对 比 4.3 Benchmark 评 估 指 标 及 评 估 结 果 在 PETS 性 能 评 估 基 础 上, 本 文 采 用 美 国 California 大 学 YiWu 等 人 提 出 的 Benchmark 视 觉 跟 踪 评 估 体 系, 对 本 文 方 法 进 行 了 进 一 步 公 正 的 评 价.Benchmark 评 估 体 系 提 供 了 50 组 不 同 干 扰 条 件 下 的 视 频 数 据 库 进 行 跟 踪 测 试, 在 此 基 础 上 提 供 了 可 以 与 相 关 算 法 进 行 对 比 的 近 个 目 标 跟 踪 窗, 并 注 明 了 最 常 使 用 的 跟 踪 序 列, 图 5 显 示 了 Benchmark 视 频 数 据 库 中 每 个 视 频 序 列 的 第 一 帧 进 行 初 始 化 的 目 标 窗 口. 视 频 数 据 库 及 跟 踪 结 果 可 以 从 tracking.net 下 载.

21 作 者 名 等 : 题 目 1 Fig.5 Samples of object initialization in Benchmark video databases 图 5 Benchmark 视 频 数 据 库 目 标 初 始 化 示 例 Benchmark 评 估 方 法 主 要 通 过 算 法 可 执 行 程 序 的 运 行 结 果 对 算 法 性 能 的 好 坏 进 行 定 量 分 析 与 评 估. 评 估 指 标 包 括 整 体 跟 踪 性 能 指 标 OPE 时 间 鲁 棒 性 指 标 TRE 和 空 间 鲁 棒 性 指 标 SRE.OPE 是 在 第 一 帧 初 始 化 目 标 位 置 限 制 下 的 整 体 跟 踪 平 均 通 过 率,TRE 指 第 一 帧 跟 踪 到 最 后 一 帧 的 整 体 耗 时 与 准 确 性,SRE 包 含 两 个 方 面, 一 是 程 序 跟 踪 窗 中 心 位 置 与 目 标 中 心 位 置 的 平 均 Euclidean 距 离, 另 一 个 是 程 序 跟 踪 窗 边 框 与 实 际 目 标 边 框 的 重 叠 率, 最 后 通 过 AUC 对 精 度 和 准 确 率 进 行 统 计, 因 此 选 择 合 理 的 可 执 行 程 序 是 进 行 算 法 性 能 正 确 评 价 的 基 础. 本 文 根 据 相 关 文 献 中 的 算 法 流 程 并 参 照 了 作 者 公 开 发 布 的 基 于 Matlab 的 跟 踪 程 序, 采 用 C++ 语 言 对 相 关 文 献 所 提 方 法 进 行 了 重 新 实 现 和 算 法 优 化, 以 与 本 文 方 法 进 行 更 为 公 平 的 对 比. 在 Pentium 3.06GHz/1GB 机 器 上 对 VQ 方 法 TLD 方 法 OLSL 方 法 WLMC 方 法 进 行 了 跟 踪 测 试, 测 试 结 果 如 图 6 所 示. 测 试 中, 以 第 一 帧 初 始 化 的 区 域 为 跟 踪 目 标, 视 频 测 试 结 果 有 效 区 间 为 第 二 帧 至 最 后 一 帧, 每 组 视 频 均 反 复 测 试 0 次, 取 均 值 作 为 测 试 结 果, 以 提 高 评 估 准 确 性 和 公 平 性. 综 合 实 验 结 果, 本 文 VQ 方 法 在 Benchmark 评 估 测 试 中 的 平 均 跟 踪 准 确 率 为 9.5%, 视 频 处 理 速 度 平 均 为 73 帧 / 秒. (a) Test data of OPE accuracy (a)ope 准 确 率 测 试 数 据 (b) Test data of SRE accuracy (b)sre 准 确 率 测 试 数 据

22 Journal of Software 软 件 学 报 (c) Test data of TRE accuracy (c)tre 准 确 率 测 试 数 据 (d) Test data of OPE precision (d)ope 精 度 测 试 数 据 (e) Test data of SRE precision (f) Test data of TRE precision (e)sre 精 度 测 试 数 据 (f)tre 精 度 测 试 数 据 Fig. 6 Benchmark performance evaluation results of VQ method, TLD method, OLSL method and WLMC method 图 6 VQ 方 法 TLD 方 法 OLSL 方 法 WLMC 方 法 的 Benchmark 性 能 评 估 结 果 由 图 6(a)~(f) 测 试 数 据 可 以 得 出 以 下 评 估 结 果 : s r s r OPE : TLD < OLSL < WLMC < VQ SRE : TLD < OLSL < WLMC < VQ s r pre TRE : TLD < OLSL < WLMC < VQ OPE : TLD < OLSL < WLMC < VQ pre pre SRE : TLD < WLMC < OLSL < VQ TRE : TLD < WLMC < OLSL < VQ 其 中,s-r 为 准 确 率,pre 为 精 度. 由 结 果 可 以 看 出, 前 四 项 评 估 结 果 一 致, 第 四 项 和 第 五 项 中 WLMC 算 法 的 SRE 精 度 和 TRE 精 度 略 小 于 OLSL 算 法, 原 因 是 WLMC 算 法 在 蒙 特 卡 罗 跟 踪 的 样 本 输 入 过 程 中, 对 输 入 样 本 实 行 接 受 率 反 馈, 对 样 本 系 数 进 行 动 态 调 整, 虽 然 在 一 定 程 度 上 提 高 了 跟 踪 准 确 率, 但 跟 踪 系 统 的 鲁 棒 性 也 略 有 降 低. 即 便 如 此,WLMC 算 法 在 整 体 性 能 上 仍 然 好 于 OLSL 算 法. 四 中 算 法 的 综 合 评 估 结 果 如 下 : TLD < OLSL < WLMC < VQ 在 OPE 准 确 率 SRE 准 确 率 TRE 准 确 率 OPE 精 度 SRE 精 度 和 TRE 精 度 6 种 评 估 指 标 的 评 估 下,TLD 方 法 OLSL 方 法 与 WLMC 方 法 显 示 出 了 较 高 的 跟 踪 精 度 和 准 确 率, 也 显 示 出 了 较 好 的 鲁 棒 性 能. 相 比 之 下, 本 文 VQ 跟 踪 方 法 比 其 它 三 种 算 法 在 保 持 同 一 评 测 条 件 下 显 示 出 了 更 高 的 跟 踪 精 度 和 跟 踪 准 确 率, 同 时 相 比 其 它 三 种 方 法, 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 不 需 要 进 行 在 线 学 习 在 线 分 类 及 特 征 融 合 等 相 关 操 作, 通 过 视 觉 量 子 熵 能 量 计 算 频 率 阶 跃 不 变 性 提 取 量 子 平 衡 跟 踪 以 及 目 标 状 态 预 测 四 个 步 骤 实 行 目 标 跟 踪, 在 时 间 鲁 棒 性 和 空 间 鲁 棒 性 上 凸 显 出 较 强 的 优 势. 同 时 由 图 5 可 知,Benchmark 性 能 评 估 体 系 提 供 测 试 的 视 频 数 据 在 目 标 运 动 速 度 形 状 变 化 幅 度 尺 度 伸 缩 强 度 相 似 背 景 / 目 标 遮 挡 与 干 扰 光 照 强 度 变 化 特 征 域 旋 转 系 统 与 环 境 噪 声 杂 波 等 多

23 作 者 名 等 : 题 目 3 种 复 杂 因 素 的 综 合 影 响 下, 对 目 标 跟 踪 方 法 的 测 试 具 有 全 面 性 和 客 观 性, 而 且 其 评 估 过 程 严 格, 视 频 数 据 环 境 贴 近 实 际 现 场, 评 估 指 标 较 为 公 正. 因 此 本 文 提 出 的 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 在 跟 踪 的 准 确 性 稳 定 性 实 时 性 及 鲁 棒 性 上 都 显 示 出 了 较 强 的 优 势 和 很 好 的 跟 踪 性 能. 同 时 由 于 视 觉 量 子 跟 踪 方 法 在 进 行 量 子 频 率 阶 跃 计 算 量 子 平 衡 状 态 移 动 过 程 中, 对 图 像 采 集 设 备 的 采 集 频 率 具 有 较 强 的 依 赖 性, 较 高 的 图 像 采 集 频 率 对 本 文 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 的 准 确 性 和 目 标 状 态 预 测 准 确 性 具 有 积 极 的 推 动 作 用, 因 此 如 果 能 在 提 升 图 像 采 集 设 备 的 采 集 频 率 前 提 下, 进 行 视 觉 量 子 跟 踪, 将 会 使 本 文 方 法 发 挥 出 更 好 的 跟 踪 性 能. 4.4 计 算 复 杂 性 与 数 据 量 分 析 在 Pentium4 3.06G CPU/1G 内 存 的 机 器 上 对 一 组 大 小 为 a b 长 度 为 l 的 视 频 进 行 目 标 跟 踪, 手 动 选 取 的 目 标 跟 踪 窗 大 小 为 m n, 视 觉 量 子 数 量 为 N. 本 文 方 法 的 时 间 计 算 量 包 含 三 个 部 分 : 第 一 部 分 是 量 子 频 率 计 算 时 间, 第 二 部 分 是 量 子 平 衡 跟 踪 的 计 算 时 间, 第 三 部 分 是 目 标 状 态 预 测 的 计 算 时 间. 计 算 量 子 频 率 信 息 的 时 间 复 杂 度 为 Ο ( N log N), 进 行 量 子 平 衡 跟 踪 的 时 间 复 杂 度 为 Ο ( Nlog N + N), 进 行 目 标 状 态 预 测 的 时 间 复 杂 度 为 Ο[( mn log N) / N], 因 此 本 文 方 法 的 时 间 复 杂 3 3 度 是 Ο [(N + mn / N)log N + N], 远 小 于 基 于 TLD 的 时 间 复 杂 度 Ο ( abm n N ), 也 远 小 于 基 于 OLSL 的 时 间 复 杂 度 Ο ( mnn + log N) 和 基 于 WLMC 的 时 间 复 杂 度 Ο ( mnn + mnn). 本 文 方 法 的 空 间 复 杂 度 为 Ο (3 N), 即 Ο ( N), 而 文 献 [31-33] 的 方 法 的 空 间 复 杂 度 都 是 Ο ( N ), 因 此 本 文 方 法 的 计 算 效 率 优 于 TLD 方 法, 也 优 于 OLSL 和 WLMC 的 方 法. 在 数 据 处 理 方 面, 本 文 方 法 需 要 处 理 的 数 据 主 要 集 中 在 目 标 混 合 边 缘 区 域 的 量 子 频 率 计 算 上, 数 据 量 较 小, 同 时 采 用 极 大 似 然 估 计 方 法 预 测 目 标 位 置, 无 需 对 候 选 目 标 进 行 全 局 搜 索 和 存 储 多 种 目 标 姿 态 模 型, 降 低 了 目 标 搜 索 范 围 和 待 处 理 的 数 据 总 量, 对 于 本 节 设 定 的 视 频 图 像, 其 处 理 的 数 据 总 量 远 远 小 于 abl 个 像 素, 而 文 献 [31-33] 方 法 需 要 处 理 的 数 据 总 量 均 为 abl 个 像 素. 因 此 本 文 方 法 处 理 的 数 据 量 小 于 其 他 三 种 方 法 的 数 据 量. 5 结 论 及 展 望 本 文 在 生 物 视 觉 单 元 协 同 工 作 的 方 向 上, 提 出 了 一 种 新 的 基 于 视 觉 量 子 的 目 标 跟 踪 方 法. 视 觉 量 子 目 标 跟 踪 方 法 是 建 立 在 子 空 间 目 标 协 同 分 析 的 整 体 框 架 之 上, 利 用 视 觉 量 子 采 样, 熵 能 量 计 算 频 率 阶 跃 不 变 性 提 取 量 子 平 衡 跟 踪 以 及 采 用 极 大 似 然 估 计 预 测 运 动 目 标 状 态, 重 复 验 证 移 动 后 的 视 觉 量 子 的 量 子 平 衡 状 态, 确 保 目 标 跟 踪 有 效 性. 与 现 有 目 标 跟 踪 方 法 相 比, 该 方 法 的 优 势 在 于 :(1) 抓 住 了 变 结 构 运 动 目 标 前 景 与 背 景 交 界 处 具 有 的 能 量 频 率 阶 跃 不 变 性 的 特 点 ;() 将 阶 跃 不 变 特 征 采 用 多 个 具 有 独 立 性 和 约 束 性 的 视 觉 量 子 进 行 描 述, 可 以 有 效 克 服 形 状 变 化 尺 度 变 化 等 变 结 构 因 素 对 运 动 目 标 跟 踪 的 影 响, 失 跟 率 较 低, 鲁 棒 性 能 较 高 ;(3) 视 觉 量 子 数 据 量 较 小, 同 时 不 需 要 存 储 目 标 多 种 姿 态 模 型, 计 算 复 杂 度 和 空 间 复 杂 度 低, 跟 踪 实 时 性 较 高. 通 过 IBM 评 估 测 试 和 Benchmark 评 估 测 试 表 明, 视 觉 量 子 在 多 种 复 杂 环 境 下, 特 别 是 速 度 较 高 的 变 结 构 运 动 目 标 跟 踪 中 保 持 了 较 强 的 稳 定 性, 对 环 境 变 化 和 目 标 自 身 变 化 具 有 很 好 的 鲁 棒 性 和 准 确 性, 准 确 率 平 均 为 91.5%, 在 高 速 变 结 构 机 动 目 标 跟 踪 IBM 评 估 数 据 库 和 Benchmark 评 估 数 据 库 上 跟 踪 的 实 时 性 平 均 为 7 帧 / 秒. 本 文 方 法 不 仅 对 视 频 目 标 跟 踪 有 效, 而 且 对 三 维 场 景 图 像 检 索 视 觉 场 景 分 析 也 具 有 普 遍 意 义, 为 计 算 机 视 觉 处 理 提 供 了 新 的 思 路. 视 觉 量 子 通 过 目 标 子 空 间 量 子 簇 的 协 同 分 析 进 行 目 标 跟 踪, 如 果 目 标 图 像 整 体 模 糊 程 度 较 高 ( 熵 分 布 趋 于 1) 时, 量 子 频 率 近 似 程 度 较 为 严 重, 影 响 了 目 标 跟 踪 效 果, 虽 然 模 糊 程 度 较 高 的 视 频 图 像 在 视 觉 意 义 上 已 经 失 去 作 用, 但 针 对 模 糊 图 像 跟 踪 做 进 一 步 分 析, 将 对 视 觉 量 子 跟 踪 性 能 的 完 善 起 到 很 好 的 推 动 作 用, 因 此 本 文 今 后 将 针 对 模 糊 图 像 的 目 标 跟 踪 做 进 一 步 研 究 工 作. 致 谢 在 此, 我 们 向 对 本 文 的 工 作 给 予 支 持 指 导 和 建 议 的 国 内 外 同 行, 尤 其 是 英 国 Surrey 大 学 Zdenek Kalal 学 者 韩 国 Seoul 大 学 Junseok Kwon 学 者 美 国 Carnegie Mellon 大 学 Robert T. Collins 教 授 表 示 感 谢.

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