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实时鲁棒的频域空间目标跟踪方法*

本站小编 Free考研考试/2021-12-25
目标的跟踪是计算机视觉中最重要的基本问题之一，准确的目标跟踪需要一些先验知识，很多方法都用了学习策略，如稀疏样本策略、支持向量机、随机森林、半监督学习和多实例学习等。近年来，很多不需要先验知识的在线学习方法在这个领域也表现得非常优秀。一般而言，当所要跟踪的目标在跟踪过程中外观保持不变时，基于模板的跟踪方法往往能取得较好的效果，但是这种基于非参数核函数的跟踪方法是需要数据驱动的。当然，可以使用空间变换来获取目标的位置信息和朝向信息，但如果选定的概率模型不正确，这种方法虽然避免了参数估计中收敛到局部最优的情况，但不能减少目标跟踪漂移，而且图像本身存在的噪声也让跟踪精度严重降低。此外，有的方法是把各种跟踪方法组合在一起，去跟踪同一个目标，给不同的方法一个不同的权重值和一个不同的包围盒，再把不同的包围盒映射到同一个目标，在这个过程中去掉2个最不好的结果，提出了融合跟踪方法。但是当前这些方法均面临着一个问题，对于目标的形状发生变化，场景光照变化，遮挡等情形下的，很多经典的方法的跟踪效果并不理想，这也是当前该研究领域急需解决的问题。
本文提出了频域空间、能量最小化的目标跟踪方法，提出了精准的稠密循环采样方法，解决计算过程中的精确输入问题；提出了循环矩阵的概念，极大的简化了方法的计算过程；提出了频域空间的能量最小化方法，解决对跟踪过程中目标特征的精确提取问题。
1 相关工作 目标跟踪是一个很早就确立了的计算机视觉问题[1-2]，也是一个流行的视觉研究核心问题之一，其研究方法可以分为2类：判别式方法和生成性方法。判别式方法将跟踪问题归纳为一个分类问题，并且建立一个分类器从背景中分离目标。代表性的判别式方法是Ensemble跟踪、在线的boosting跟踪器[3]、多实例学习[4]和结构化的支持向量机[5]。生成性方法主要是集中建模目标的外观，如基于直方图的跟踪器、子空间表达跟踪器[6]、WSL外观跟踪器和稀疏表达跟踪器[7]。
跟踪的关键问题之一是目标的表达，如颜色直方图、外观表达[8-9]和判别模型[5, 10]等。运动估计是另一个核心的视觉跟踪问题，运动估计的常用方法是粒子滤波器[10]。该方法的特点是用一系列的粒子权重表达概率密度，通过重要的位置采样和贝叶斯推理来跟踪目标，为了获得更好的结果，大量的粒子需要采样，这样就带来了计算的负担。另一个运动估计方法是Mean shift方法，该方法只是估计目标的位置信息，并没有估计出目标的朝向和模式信息，这极大地限制了该方法的应用范围。
近年来基于形状和语法先验的稠密静态目标的跟踪方法[11]得到了进一步的改进，比如PWP(Pixel-Wise Posteriors)[12]方法，这个方法可以用于视频序列的实时目标的跟踪，但是在离线跟踪方面效果不理想。另外，Struck[5]是综合测试后比较好的跟踪方法，但是当目标的视点发生偏移的时候，这种方法就会跟踪失败。文献[13-14]提出了基于目标关键点的跟踪方法，用SIFT或者SURF描述表达相关区域，但是这种定位方法也存在着目标的丢失问题。文献[15]提出的TLD(Tracking-Learning-Detection)方法将跟踪任务分成了几个同时实现的步骤来完成，如学习和检测，但是这种方法不能处理目标尺度的改变，当目标的尺度发生了严重变化的情况下，TLD会跟踪失败。
2 方法概述 在第1帧中就对目标进行检测并进行建模，这对目标的检测将起到至关重要的作用。随着视点的改变，本文方法检测目标的不同方面并对模型进行再次精确更新。如果没有发生遮挡，依旧更新模型。跟踪目标的同时需要知道目标是不是发生变形或者是被遮挡，如果只有40%在包围盒内部，那么判断目标发生了遮挡。针对视频跟踪目标的不稳定性和背景的复杂多变性，本文方法将用消除抖动、高级降噪、增强亮度和对比度、去除马赛克、增强细节、增加色调和饱和度等方面去解决问题。
很多方法都是基于目标运动轨迹是光滑的、运动是匀速的、外观是不再继续变化的这样一个假设。在这里会涉及到一个目标的表示问题，如文献[16]将目标表示为一个点，文献[17]将目标表示为一个椭圆。然而，跟踪的目标在跟踪过程中会发生外观、形状和光照明暗程度等变化，针对这种情况人们根据直方图等建立了代价函数，来表达目标和模板的相似程度。运动轨迹决定了检测器的搜索区域c，也决定了目标是不是发生旋转和偏移等信息。本文的方法流程如图 1所示。
图 1 本文方法框架 Fig. 1 Architecture of proposed method
图选项




3 精准采样 3.1 稠密的滑动窗口 本文方法进行的是以开始检测到的目标为主并且不断学习、精简目标的采样方式，而目前流行的方法进行的是关键帧的随机采样。本文方法从连续的10帧视频图像中，提取特征，检测目标的模型。本文及经典方法的采样方式如图 2所示。
图 2 本文方法和经典方法采样方式的对比 Fig. 2 Comparison of sampling mode between proposed method and classic method
图选项




3.2 相关区域和核心区域 本文方法首先根据目标在前一帧的估计位置，将目标搜索区域分为目标区域和背景区域，在目标区域再分为相关区域和核心区域；其次在区域划分的基础上定义了一种新的颜色和运动特征，这种特征能有效抑制相邻背景的混乱干扰，这种融合了颜色和运动特征的跟踪方法在跟踪过程中是互补的，从而提高了方法跟踪的准确性。本文方法的相关区域和核心区域如图 3所示，目标区域每一帧更新一次，由于方法的相关性约束，每一帧中只有少数的相关性区域是被收集的，以便减少计算的数据量。
图 3 相关采样区域和核心采样区域 Fig. 3 Related area and core area of sampling
图选项




3.3 循环矩阵 通过一个n×1的向量u，可以得到一个酉空间的循环矩阵C(u)，矩阵的第1行是向量u，第2行是第1行向左移动一个元素，依次类推。C(u)v为u和v的卷积，C(u)v=F－1(F*(u)·F(v))，其中F*(u)·F(v)表示按元素的点积，F和F－1分别为傅里叶变换和逆变换。图像是作为矩阵中的一个元素来存储的，对图像的一次遍历就是对矩阵的一次搜索。循环矩阵的特征使得它很适合用作目标跟踪的计算，因为循环矩阵的和矩阵、乘积矩阵、逆矩阵都是循环矩阵。其原理如图 4所示。
图 4 循环矩阵的代数模型和循环采样过程 Fig. 4 Algebra model of circulation matrix and circulation sampling process
图选项




(1)

式中：X为测试数据的变换结果；U(x)为循环矩阵，x为像素；xn为循环矩阵中的元素。
4 频域空间运算的定义 本文方法定义一套频率域的计算法则，将图像时空域内的时序信号转变为频域信号，在频率空间内定义线性核、多项式核和点积核的运算形式，如下：
(2)

式中：x、分别为像素x的时空域形式和频率域形式；Kixixj为像素xi和像素xj的Ki阶乘；Pi－1为放大倍数；d为常数。
频域的计算结果如图 5所示。
图 5 频域的计算结果 Fig. 5 Calculation results of frequency domain
图选项




5 精准跟踪 给定标签：(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)和分类器f(x)，其中f(x)=(w, x)+b，(w, x)表示w与x的点积，则这个最小化的问题变为
(3)

式中：Z为误差函数；f(xi)为傅里叶域内的模型函数；yi为回归目标；L(yi, f(xi))为损失函数；λ为控制过度拟合的正则化参数；θ为损失参数。要求式(3)的最小值，就要使每一项取得最小值，即和λ║θ║2分别取得最小值。式(3)等号右边第1项的求和表示相关框内像素经过频域变换后与目标像素yi的差的累积和。通过xi=FHdiag()F将图像xi乘以一个对角阵并变换到频率空间。根据核函数的定义，可以把低维空间中的线性不可分投影转换到高维空间，在高维空间它是线性可分的。正向的傅里叶变换是把图像从图像空间变换到频率空间，逆向的傅里叶变换就是把计算结果从频率空间变换到图像空间，用?=F－1(F(k)·F(α))将频率空间转换到图像空间并输出结果，k为频域空间像素，α为变换系数。
6 实验 评价本文方法好坏的标准为中心位置错误率和平均包围盒覆盖率(AOR)，其中中心位置错误率定义为
(4)

式中：a为本文方法的跟踪结果；b为数据集标准结果。平均包围盒覆盖率定义为
(5)

式中：area为包围盒面积；RT为计算的面积；RGT为标准值的面积。
中心位置错误率和平均包围盒覆盖率如图 6所示，重叠面积CtG∩Ct0为数据集标准结果与本文计算结果的交集。
图 6 中心位置错误率和平均包围盒覆盖率示意图 Fig. 6 Schematic of center position error rate and average bounding box error rate
图选项




第1组实验：本文方法在最近发布的目标跟踪标准数据集[2]上与目前常见的方法进行了比较，如IVT[6]、SPLTT[7]、ASLA[16]、OAB[15]、SMS[17]、Frag[18]、SSB[18]、MIL[19]、VTD[20]、LIT[21]、TLD[22]、DF[23]、MTT[24]、Struck[5]、ConT[25]、MOS[26]、CT[27]、CST[28]、LGT[29]、L1APG[30]。这组目标跟踪标准数据集被标注为12个不同的特征，即场景光照变化、目标尺度模式变化、目标部分遮挡、目标变形、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、视点变化、复杂背景、目标朝向变化和低分辨率等情形。为了估计本文方法和其他方法的精度和效率，从不同挑战性的跟踪标准数据集中选取了12个代表性的序列如表 1所示。测试结果见表 2。
表 1 标准数据集中选取的主要挑战序列 Table 1 Main challenge sequence selected from standard database
主要挑战序列 视频序列
场景光照变化 Car4
目标尺度模式变化 Walking2
目标部分遮挡 Singer1
目标变形 Faceocc2
运动模糊 Caviar
快速运动 David2
平面内旋转 CarDark
平面外旋转 Woman
视点变化 Singer1
目标朝向变化 Dudek
复杂背景 David
低分辨率 Faceocc2


表选项






表 2 目标跟踪标准数据集中各挑战序列和相关的跟踪结果 Table 2 Each challenge sequence and relative tracking results in standard target tracking database
主要挑战序列 跟踪效果
场景光照变化
快速运动
目标朝向变化
目标尺度模式变化
视频抖动
目标部分遮挡
相似背景干扰
其他情形


表选项






第2组实验:在另一组最新的目标跟踪标准数据集上进行了测试，并跟数据集标准结果进行了精度和成功率的比较。同时与一些在线的跟踪方法进行了比较，如IVT[6]、Frag[18]、TLD[22]、MTT[24]、Struck[5]、L1APG[30]、LSK[31]、MIL[32]、DFT[33]、LSK[34]。也与一些离线的跟踪方法如OMA[35]和ASLA[36]等进行了比较。其中中心位置错误率如表 3所示。本文方法的平均包围盒覆盖率测试结果见表 4。本文方法的精度、鲁棒性、平均重叠率测试结果如表 5所示。表中数值格式表征算法结果的好坏，加粗数值表示测试结果中最好的，加下划线的数值表示结果在测试结果中排名第二的。
表 3 中心位置错误率测试结果 Table 3 Test results of center position error rate
%
测试数据集 本文方法 IVT Frag TLD MTT Struck L1APG LSK MIL DFT LSK OMA ASLA
Basketball 2.11 4.5 12.11 22.99 3.21 3.85 3.24 11.32 10.23 1.97 3.55 11.58 1.88
Car4 1.17 1.56 23 31.21 1.54 10.46 1.38 5.64 9.35 1.45 2.56 7.68 1.18
Singer 3.5 3.65 38.46 38.41 9.87 9.62 65.23 24.36 15.34 27.36 9.65 12.54 4.23
Dudek 6.24 11.32 87.99 31.87 17.82 18.32 6.91 17.35 9.65 11.27 11.89 17.65 8.75
Faceocc2 5.22 7.23 15.19 18 6.03 6.55 9.35 16.89 12.36 5.99 17.86 15.28 22.75
CarDark 3.81 12.68 29 10.77 14.32 13.78 4.6 14.19 8.34 5.67 15.25 9.49 3.86
David 3.65 71.45 19.66 63.8 65.09 66.06 66.87 14.57 5.38 62.9 65.85 6.29 3.67
Caviar 3.37 138.65 113.26 59.27 3.38 3.56 123.65 34.75 35.62 134.61 55.21 65.32 146.32
Woman 2.56 1.87 4.62 2.54 2.94 2.99 4.65 6.34 6.54 46.66 5.32 4.59 1.65
MotorRolling 3.15 2.96 61.23 60.66 11.99 11.98 3.52 3.69 56.32 2.1 12.34 10.63 3.16
Shaking 18.88 45.32 35.21 21.45 18.87 18.89 41.32 17.54 18.65 41.36 25.34 19.65 44.8


表选项






表 4 平均包围盒覆盖率测试结果 Table 4 Test results of average bounding box error rate
%
测试数据集 本文方法 IVT Frag TLD MTT Struck L1APG LSK MIL DFT LSK OMA ASLA
Basketball 0.89 0.78 0.46 0.62 0.98 0.48 0.78 0.67 0.81 0.68 0.59 0.59 0.84
Car4 0.87 0.85 0.18 0.36 0.85 0.87 0.85 0.89 0.83 0.69 0.59 0.71 0.83
Singer 0.79 0.69 0.27 0.49 0.35 0.56 0.27 0.76 0.68 0.95 0.35 0.68 0.68
Dudek 0.91 0.78 0.48 0.67 0.72 0.66 0.78 0.67 0.69 0.58 0.68 0.8 0.75
Faceocc2 0.92 0.74 0.62 0.59 0.87 0.67 0.69 0.38 0.65 0.67 0.67 0.76 0.56
CarDark 0.79 0.49 0.34 0.67 0.46 0.39 0.78 0.67 0.57 0.37 0.65 0.59 0.79
David 0.93 0.26 0.46 0.18 0.23 0.24 0.27 0.68 0.69 0.59 0.58 0.68 0.85
Caviar 0.86 0.2 0.27 0.26 0.19 0.77 0.19 0.69 0.76 0.49 0.32 0.67 0.16
Woman 0.87 0.74 0.67 0.69 0.33 0.71 0.67 0.38 0.34 0.69 0.68 0.67 0.79
MotorRolling 0.85 0.73 0.28 0.27 0.89 0.51 0.76 0.59 0.59 0.69 0.68 0.67 0.85
Shaking 0.83 0.24 0.19 0.26 0.24 0.53 0.29 0.68 0.78 0.67 0.84 0.69 0.23


表选项






表 5 精度、鲁棒性、平均重叠率测试结果 Table 5 Test results of accuracy, robustness and average overlap rate
编号 方法 精度/% 鲁棒性/% 平均帧速/(帧·s-1) 平均误差/%
1 本文方法 81.90 8.580 186 7.330
2 IVT 65.60 10.13 20 7.430
3 Frag 43 13.99 615 10.39
4 TLD 48 15.65 38 11.06
5 MTT 46.80 10.13 9 11.40
6 Struck 39.80 16.71 64 11.44
7 L1APG 61.50 6.980 28 11.51
8 LSK 19.74 4.000 65 11.87
9 MIL 37.51 15.10 35 15.24
10 DFT 76.8 14.47 115 15.29
11 LSK 52.65 16.78 86 15.94
12 OMA 23.82 9.670 94 16.74
13 ASLA 48.51 22.51 66 16.80


表选项






7 结论 本文实现了对视频序列图像目标稳定精确跟踪，其方法具有如下的特点：
1) 使用频域变换将图像像素值从时空阈转换到频率域，并且这个过程中保证了图像的极值、最大值、最小值和单调性都不发生变化。在图像的频率空间实现目标的跟踪研究。通过大量的实验可以看出，在目标快速运动、运动目标姿态发生较大变化或目标部分被遮挡的情况下，本文方法也能获得更加精确的跟踪效果。
2) 提出了基于频域空间的精准的循环采样方法。
3) 实现了频域空间的能量最小化方法，用轻量级的方法解决大数据环境下的目标跟踪问题，实现了目标的精确稳定的跟踪。
4) 从大量的实验可以看出，本文方法速度可以达到186帧/s，精度也可以达到了81.90%。由于本文方法是在整个频率空间计算量小，而且又是在整个梯度空间直接计算，因此方法的速度比常用的方法快很多，精度也提高较多。

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