基于SIFT特征和卡爾曼濾波的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法

李佳

摘要：針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)、尺度變化時(shí)跟蹤難的問(wèn)題，提出一種基于SIFT和卡爾曼濾波的跟蹤方法。首先用卡爾曼濾波進(jìn)行目標(biāo)位置初定位，其次對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)SIFT特征進(jìn)行分析計(jì)算，得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，中心位置移動(dòng)量，以及尺度變化量，最后以矩形框出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。仿真結(jié)果表明：提出的方法對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度變化的目標(biāo)有較好的跟蹤效果，而且計(jì)算量小，能保證跟蹤的實(shí)時(shí)性。

關(guān)鍵詞：SIFT特征 卡爾曼濾波 旋轉(zhuǎn) 尺度變化 目標(biāo)跟蹤

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2014）12-0033-02

1 引言

目前常用的目標(biāo)跟蹤方法有均值漂移（Mean shift[1]）算法、粒子濾波[2]算法以及卡爾曼濾波算法[3]以及各種組合[4-6]算法。Mean shift算法利用加權(quán)顏色直方圖描述目標(biāo)，通過(guò)求解Bhattacharyya系數(shù)局部極大值位置以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤，由于采用固定的窗口以及垂直的核函數(shù)，因此對(duì)尺度變化和旋轉(zhuǎn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不能有效的跟蹤。粒子濾波是基于遞推計(jì)算的序列蒙特卡羅算法，通過(guò)尋找一組隨機(jī)樣本對(duì)概率密度函數(shù)進(jìn)行近似，來(lái)獲取狀態(tài)最小方差分布的過(guò)程，但是該類(lèi)方法復(fù)雜度高，不能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，同時(shí)對(duì)目標(biāo)尺度變化及旋轉(zhuǎn)時(shí)的跟蹤精度不高。為了解決跟蹤具有尺度變化和旋轉(zhuǎn)目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題[7]，提出一種基于SIFT[8]和卡爾曼濾波的跟蹤方法。首先提取目標(biāo)模板的SIFT特征以及初始化卡爾曼濾波器，用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)當(dāng)前目標(biāo)的可能位置，其次在可能位置提取SIFT特征與目標(biāo)SIFT特征進(jìn)行匹配，最后對(duì)匹配后的特征進(jìn)行分析計(jì)算，獲得旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)、尺度變化參數(shù)以及目標(biāo)位置，最后以矩形框出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：提出的方法對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度變化的目標(biāo)有較好的跟蹤效果。

2 卡爾曼濾波建模

卡爾曼濾波算法是一個(gè)最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，在時(shí)域內(nèi)采用遞歸濾波的方法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最小均方誤差估計(jì)，具有計(jì)算量小，可實(shí)時(shí)處理的特點(diǎn)，利用卡爾曼濾波對(duì)目標(biāo)軌跡的估計(jì)和預(yù)測(cè)是非常有效的?？柭鼮V波利用場(chǎng)景中目標(biāo)以往的位置信息預(yù)測(cè)本幀圖像中目標(biāo)的可能位置。

由于卡爾曼濾波算法只適合于線性且呈高斯分布的系統(tǒng)，卡爾曼濾波算法包含兩個(gè)模型：

假定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的中心在X，Y軸上是一個(gè)隨機(jī)加速且被干擾的直線運(yùn)動(dòng)，加速度是一隨機(jī)量。狀態(tài)向量，其中，分別是目標(biāo)中心在X、Y軸上的位置坐標(biāo)，、是目標(biāo)在X、Y軸上的速度。觀測(cè)向量，、分別是目標(biāo)中心在X、Y軸上的觀測(cè)值。

狀態(tài)模型可建模為：

觀測(cè)模型可建模為：

設(shè)初始值，，。、是初始幀目標(biāo)的中心坐標(biāo)。

3 SIFT特征

SIFT特征算法是通過(guò)檢測(cè)多尺度高斯差分的極值點(diǎn)，在極值點(diǎn)的鄰域內(nèi)用梯度直方圖向量對(duì)目標(biāo)特征點(diǎn)進(jìn)行描述。在SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)時(shí)，用不同尺度的高斯核函數(shù)進(jìn)行濾波形成高斯金字塔圖像時(shí)，由于視頻中相鄰兩幀圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺度變化不大，文中采用3個(gè)尺度，對(duì)后期的匹配結(jié)果沒(méi)有太大的影響，同時(shí)減少了計(jì)算量。SIFT特征點(diǎn)的梯度值和梯度方向分別為m（x，y）和θ（x，y）。

在SIFT特征點(diǎn)描述時(shí)，取以特征點(diǎn)為中心的8像素×8像素大小的鄰域，將此領(lǐng)域均勻地分為4×4個(gè)子區(qū)域，對(duì)每個(gè)子區(qū)域計(jì)算梯度方向直方圖（直方圖分為8個(gè)方向），對(duì)4×4個(gè)子區(qū)域的8個(gè)方向梯度直方圖根據(jù)位置排序，構(gòu)成128維的向量。SIFT特征匹配采用特征點(diǎn)向量間的歐氏距離作為相似性判定度量，將具有最小歐式距離的兩個(gè)SIFT特征點(diǎn)匹配起來(lái)。

4 目標(biāo)矩形變化參數(shù)求解

設(shè)前一幀目標(biāo)區(qū)域矩形為，其中表示矩形的中心坐標(biāo)，θ0表示矩形相對(duì)于Y軸的夾角，H表示矩形的長(zhǎng)，W表示矩形的寬。同理當(dāng)前目標(biāo)區(qū)域矩形為。

4.1 旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)計(jì)算

對(duì)于匹配上的兩個(gè)特征點(diǎn)M0和M1，其主方向分別為R0和R1，則物體旋轉(zhuǎn)角度通過(guò)匹配的兩個(gè)特征點(diǎn)的主方向差分得到，單個(gè)特征點(diǎn)得到的計(jì)算結(jié)果存在誤差，通過(guò)多個(gè)特征點(diǎn)主方向差分的統(tǒng)計(jì)結(jié)果得到，則目標(biāo)矩形旋轉(zhuǎn)角度和矩形傾斜角度為

4.2 尺度大小參數(shù)計(jì)算

圖1中，兩虛線和兩直線Lh、Lw組成的矩形為目標(biāo)的外接矩形，其中：A點(diǎn)和C點(diǎn)，B點(diǎn)和D點(diǎn)為前后兩幀相匹配的SIFT特征點(diǎn)。則當(dāng)前幀目標(biāo)矩形的的長(zhǎng)H和寬為：

只要有兩對(duì)匹配的特征點(diǎn)就可以計(jì)算得到尺度信息，假設(shè)有n對(duì)相匹配的SIFT特征點(diǎn)，在匹配的特征點(diǎn)中選取距離比較大的特征點(diǎn)對(duì)，選取M對(duì)，計(jì)算尺度信息，去除最大最小的帶來(lái)的誤差，再求取平均值。

4.3 目標(biāo)中心位置定位

經(jīng)過(guò)SIFT特征匹配后，，則目標(biāo)區(qū)（前一幀目標(biāo)區(qū)域）和卡爾曼預(yù)測(cè)區(qū)域的SIFT特征集可表示為和，。目標(biāo)偏移量計(jì)算采用平均值的方法，目標(biāo)區(qū)域矩形中心點(diǎn)坐標(biāo)為

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)中采用VC++6.0開(kāi)發(fā)平臺(tái)，運(yùn)用OPENCV2.2.4開(kāi)源機(jī)器視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)。為了驗(yàn)證本文方法的有效性，在室外路口處拍攝一段視頻，分辨率為1280×720，跟蹤目標(biāo)為一路口拐彎輛車(chē)，其方向、位置以及尺度大小都發(fā)生了變化，并與文獻(xiàn)[1]中經(jīng)典的Meanshift算法進(jìn)行跟蹤試驗(yàn)對(duì)比。

圖2為經(jīng)典Meanshift跟蹤算法仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果。如圖2中第30幀、60幀和97幀，經(jīng)典的Meanshift跟蹤算法只能垂直水平的框出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，不能有效的跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方向，在車(chē)輛遠(yuǎn)離攝像機(jī)鏡頭時(shí)，不能有效的改變矩形框大小，不能很好的適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)，造成車(chē)輛跟蹤定位誤差，而本文提出的算法是采用SIFT特征信息，有效提取車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)方向、位置以及尺度變化參數(shù)，如圖3中（a）和（b）的跟蹤效果，目標(biāo)矩形框的方向和長(zhǎng)寬和位置，隨車(chē)輛運(yùn)動(dòng)變化而變化，能有效的跟蹤車(chē)輛，定位車(chē)輛的位置相比經(jīng)典Meanshift算法好，能跟蹤具有旋轉(zhuǎn)、尺度縮放的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

6 結(jié)語(yǔ)

為了解決跟蹤具有尺度變化和旋轉(zhuǎn)目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題，提出一種基于SIFT和卡爾曼濾波的跟蹤方法。首先用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)當(dāng)前目標(biāo)的可能位置，在預(yù)測(cè)區(qū)域提取SIFT特征與目標(biāo)SIFT特征進(jìn)行匹配，其次對(duì)匹配后的特征進(jìn)行分析計(jì)算，獲得旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)、尺度變化參數(shù)以及目標(biāo)位置，最后以矩形框出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：提出的方法對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度變化的目標(biāo)有較好的跟蹤效果。

參考文獻(xiàn)

[1]Comaniciu D， Meer P. Mean shift： A robust approach toward feature space analysis[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence， IEEE Transactions on，2002，24（5）： 603-619.

[2]張俊根，姬紅兵.IMM 迭代擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波跟蹤算法[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2010，32（5）：1116-1120.

[3]Weng S K， Kuo C M， Tu S K. Video object tracking using adaptive Kalman filter[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation， 2006， 17（6）： 1190-1208.

[4]Li X， Zhang T， Shen X， et al. Object tracking using an adaptive Kalman filter combined with mean shift[J]. Optical Engineering， 2010， 49（2）： 020503-020503-3.

[5]HU B， CHEN K， XU J， et al. Video object tracking based on Mean-shift with self-adaptability search window and Kalman prediction[J].Journal of Optoelectronics. Laser， 2009， 11：025.

[6]朱志玲，阮秋琦.結(jié)合尺度不變特征變換和 Kalman 濾波的 Mean Shift 視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2013， 33（11）： 3179-3182.

[7]Ning J， Zhang L， Zhang D， et al. Scale and orientation adaptive mean shift tracking[J].Computer Vision， IET， 2012， 6（1）： 52-61.

[8]Ke Y， Sukthankar R. PCA-SIFT： A more distinctive representation for local image descriptors[C]//Computer Vision and Pattern Recognition， 2004. CVPR 2004. Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on. IEEE， 2004， 2： II-506-II-513 Vol. 2.