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    改進(jìn)的粒子濾波在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用

    2020-08-19 06:47:29楊永超周昊
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年19期
    關(guān)鍵詞:粒子濾波

    楊永超 周昊

    摘要:針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波重采樣階段導(dǎo)致粒子多樣性降低進(jìn)而影響跟蹤精度的問(wèn)題,在原重采樣階段使用螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化,利用螢火蟲(chóng)的移動(dòng)機(jī)制進(jìn)化粒子,促使粒子向最優(yōu)解區(qū)域移動(dòng)。最后將改進(jìn)的算法應(yīng)用于使用HSV(Hue,Saturation.Value)顏色特征建模目標(biāo)的視頻目標(biāo)跟蹤中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波相比,改進(jìn)算法的跟蹤精度有了一定提高。

    關(guān)鍵詞:粒子濾波;重采樣;螢火蟲(chóng)算法;HSV;視頻目標(biāo)跟蹤

    中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2020)19-0001-02

    開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    對(duì)視頻序列中的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱門(mén)研究領(lǐng)域之一,其主要過(guò)程是首先在視頻序列的第一幀圖像中選定跟蹤目標(biāo),之后運(yùn)行跟蹤算法,實(shí)現(xiàn)在后續(xù)幀中預(yù)測(cè)跟蹤目標(biāo)的位置[1,2]。濾波算法是常用的跟蹤算法,其中的粒子濾波[3,4]( Particle Filter,PF)突破了其他傳統(tǒng)濾波算法要求跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型必須為線性且噪聲服從高斯分布的局限,理論上可以處理任意非線性非高斯的問(wèn)題,應(yīng)用領(lǐng)域最為廣泛。粒子濾波采用蒙特卡洛隨機(jī)采樣的方法,用對(duì)一組帶權(quán)重粒子的求和來(lái)替代后驗(yàn)概率密度復(fù)雜的積分運(yùn)算,但其重采樣階段會(huì)產(chǎn)生粒子貧化問(wèn)題,直接對(duì)大權(quán)重粒子復(fù)制舍棄小權(quán)重粒子的做法導(dǎo)致估計(jì)精確度的降低[3,4]。研究表明,在重采樣階段使用群智能算法優(yōu)化的粒子濾波算法可改善粒子貧化問(wèn)題:將粒子看做生物集群中的個(gè)體,通過(guò)模擬生物個(gè)體的運(yùn)動(dòng)規(guī)律使得粒子分布趨于合理。文獻(xiàn)[5,6,7,8,9]分別通過(guò)引入粒子群算法、蟻群算法、果蠅算法、蝙蝠算法及人工魚(yú)群算法來(lái)改善粒子貧化問(wèn)題,進(jìn)而提高估計(jì)精度。螢火蟲(chóng)算法(Firefly Algorithm,F(xiàn)A)根據(jù)生物學(xué)中螢火蟲(chóng)的發(fā)光行為發(fā)展而來(lái):螢火蟲(chóng)的光亮度不一,亮度低的螢火蟲(chóng)會(huì)被亮度高的吸引[10]。本文根據(jù)這一特性,在粒子濾波中將粒子比擬成螢火蟲(chóng),在重采樣階段利用螢火蟲(chóng)的移動(dòng)機(jī)制來(lái)進(jìn)化粒子,使得粒子的分布更加合理,以提高跟蹤精度。

    1 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法

    標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法是基于貝葉斯濾波框架下預(yù)測(cè)目標(biāo)后驗(yàn)概率密度的遞推迭代過(guò)程,引入蒙特卡洛方法,用一組粒子權(quán)值求和運(yùn)算替代復(fù)雜的概率密度積分運(yùn)算,以期獲得最小方差估計(jì)。

    2 FA優(yōu)化的粒子濾波算法(PF-FA)

    螢火蟲(chóng)算法(FA)由自然界中螢火蟲(chóng)的發(fā)光行為啟發(fā)而來(lái),生物學(xué)家發(fā)現(xiàn),螢火蟲(chóng)之間的吸引力與性別、大小無(wú)關(guān),而與其熒光的亮度成正比:亮度高的螢火蟲(chóng)可以吸引亮度低的螢火蟲(chóng)向自身移動(dòng)。另外,亮度隨距離增加而降低,如果一個(gè)螢火蟲(chóng)周?chē)鷽](méi)有比它更亮的螢火蟲(chóng),那么它將隨機(jī)移動(dòng)。FA算法的數(shù)學(xué)模型描述為:

    可在粒子濾波的重采樣階段融合螢火蟲(chóng)算法,將“粒子”看作“螢火蟲(chóng)”,執(zhí)行螢火蟲(chóng)算法迭代尋優(yōu),驅(qū)使粒子向高似然區(qū)域移動(dòng),使粒子分布與真實(shí)情況更接近。具體的算法流程如下:

    step3:融合螢火蟲(chóng)算法進(jìn)行重采樣。

    step3.1:比較當(dāng)前所有粒子的權(quán)值,選取權(quán)值最大的粒子作為亮度最大的“螢火蟲(chóng)”;

    step3.2:其他粒子根據(jù)位置更新公式(9),向權(quán)值最大粒子移動(dòng);權(quán)值最大粒子在當(dāng)前位置隨機(jī)移動(dòng);

    step3.3:重新計(jì)算位置移動(dòng)后各粒子的權(quán)值,轉(zhuǎn)到step 3.1。當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到50次后,轉(zhuǎn)到step4。

    step4:根據(jù)公式(6)輸出目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)值,令k=k+1,轉(zhuǎn)到step2,開(kāi)始下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)。

    3 PF-FA算法在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用

    在視頻目標(biāo)跟蹤中,一般采用顏色、紋理或輪廓特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模。本文采用HSV( Hue Saturation,Value)顏色特征(H通道量化為16個(gè)量級(jí),S通道量化為4個(gè)量級(jí),V通道量化為1個(gè)量級(jí))對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行建模,并將螢火蟲(chóng)算法引入到粒子濾波的重采樣階段,應(yīng)用于復(fù)雜的視頻目標(biāo)跟蹤場(chǎng)景。設(shè)計(jì)目標(biāo)的似然函數(shù)為:

    將優(yōu)化后的算法應(yīng)用于測(cè)試視頻,如圖1所示,測(cè)試目標(biāo)為走廊女子,參與跟蹤粒子數(shù)為20。圖1為從視頻第180幀開(kāi)始的跟蹤過(guò)程截圖。

    為測(cè)試螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化后的粒子濾波性能,圖2給出FA優(yōu)化的PF算法與標(biāo)準(zhǔn)的PF算法中在視頻跟蹤時(shí),預(yù)測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)與實(shí)際目標(biāo)中心點(diǎn)間在x軸及v軸方向的誤差絕對(duì)值的對(duì)比,雖然對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法,本文算法誤差降低,但隨時(shí)間遞增,粒子有發(fā)散現(xiàn)象,且誤差有遞增趨勢(shì)。

    4 結(jié)論

    為提高粒子多樣性,本文采用螢火蟲(chóng)算法在粒子濾波原重采樣階段進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)粒子濾波對(duì)比,優(yōu)化后的算法跟蹤精度有了一定的提高,但是由于標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法存在收斂速度慢,易于陷于局部最優(yōu)值等缺點(diǎn),當(dāng)直接用于優(yōu)化粒子濾波時(shí),存在運(yùn)算速度慢、仍有一定誤差等問(wèn)題,后續(xù)將考慮對(duì)標(biāo)準(zhǔn)螢火蟲(chóng)算法進(jìn)行優(yōu)化。

    參考文獻(xiàn):

    [1]侯志強(qiáng),韓崇昭.視覺(jué)跟蹤技術(shù)綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2006,32(4):603-617.

    [2]蔡榮太,吳元昊,王明佳,等,視頻目標(biāo)跟蹤算法綜述[J].電視技術(shù),2010,34(12):135-138,142.

    [3]王法勝,魯明羽,趙清杰,袁澤劍.粒子濾波算法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2014,37(8):1679-1694.

    [4]胡士強(qiáng),敬忠良.粒子濾波算法綜述[J].控制與決策,2005(4):本欄目責(zé)任編輯:王力361-365,371.

    [5]張琳,李明,苑柳青.基于智能優(yōu)化粒子濾波算法的人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2010,10(16):4013-4016,4020.

    [6]張婷婷,于明,閻剛,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)追蹤的人工魚(yú)群優(yōu)化粒子濾波算法[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,45(04):12-19.

    [7]韓錕,張赫.基于果蠅優(yōu)化算法改進(jìn)的粒子濾波及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)f自然科學(xué)版),2018,45(10):130-138.

    [8]曹義親,鐘濤,黃曉生,一種改進(jìn)的基于蟻群優(yōu)化的粒子濾波算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,30(8):2402-2404.

    [9]陳志敏,吳盤(pán)龍,薄煜明,等,基于自控蝙蝠算法智能優(yōu)化粒子濾波的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法[J].電子學(xué)報(bào),2018,46(4):886-894.

    [10] Yang X S.Firefly algorithm,stochastic test functions and de-sign optimisation[Jl.lnternational Journal of Bio-Inspired Com-putation, 2010,2(2):78.

    【通聯(lián)編輯:唐一東】

    基金項(xiàng)目:安徽高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目:人工細(xì)菌菌落算法研究及其在人群異常行為檢測(cè)中的應(yīng)用(KJ2019A0864);安徽省池州學(xué)院自然科學(xué)研究項(xiàng)目(2016ZR011);池州學(xué)院質(zhì)量工程項(xiàng)目“線下精品課程——計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”(2018XJPKC15)

    作者簡(jiǎn)介:楊永超(1985-),女,山東聊城人,講師,碩士,主要研究方向?yàn)槟J阶R(shí)別、人工智能;周昊,講師,碩士。

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