基于多表观特征子模型更新的鲁棒视觉跟踪

摘 要 ： 在视 觉跟踪 中 ，传统模型更新算法在遮挡 、光照变化及 自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题．
为改善该性能 ，提出一种对多表观特征相应子模型进行选择性更新 的鲁棒视觉跟踪算法．该算法首先建立候选子模 型
库 ，然后通过三个互 补特 征融合 的粒子 滤波跟踪确定 当前 帧 目标位置和信息 ，最后将 当前 帧三种特 征直方 图信息 与候
ｍ ｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｆ ｉｒｓｔｌｙ ｂｕｉｌｄｓ ａ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｕｐｄａｔｅ ｓｕｂ—ｍ ｏｄｅｌ ｌｉｂｒａｒｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔ ｄｅｔｅｒｍ ｉｎｅｓ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍ ａ— ｔｉｏｎ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔａｒｇｅｔ ｂｙ ｆｕｓｉｎｇ ｔｈ ｅ ｔｈｒｅｅ ｃｏｍｐｌｅｍ ｅｎｔａｒｙ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ａｌｇｏ— ｒｉｔｈ ｍ ｄｉｖｉｄｅｓ ｔｈｅ ｔｈ ｒ ｅｅ ｃｈａ ｒ ａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｔａ ｒ ｇｅｔ ａ ｎ ｄ ｔｈｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｍ ｏｄｅｌ ｌｉｂｒａｒｙ ｔｏ ｃａ ｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｓｉｍ ｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｗｅｉｇｈｔｓ，ｔｈｅｎ ｄｅｔｅｒｍ ｉｎｅｓ ｗｈｅｔｈｅｒ ｔｈｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｕｂ—ｍ ｏｄｅｌ ｌｉｂｒａｒｙ ａｎｄ ｃｕｒｅｎｔ ｓｕｂ—ｍ ｏｄｅｌ Ｃａｌｌ ｂｅ ｕｐｄａｔｅｄ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈ ｅ ａｌｇｏｒｉｔ ｈ ｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｅｌｅｃｔ ｔｏ ｕｐｄａｔｅ ｔｈｅ ｓｕｂ—ｍ ｏｄｅ１．Ｒａｔ ｈ ｅｒ ｔ ｈａｎ ｔ ｈ ｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｓ，ｏｕｒ ｍ ｅｔｈｏｄ ｃａｎ ａ— ｃｈｉｅｖｅ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｔ ｒａｃｋｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔ ｈ ｅ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ，ｉｌｌｕｍ ｉｎａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｓｅｌｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍ ｅｔｈｏｄ ｕｐｄａｔｅｓ ｔ ｈ ｅ ｔａ ｒｇｅｔ ｍ ｏｄｅｌ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａ ｎ ｄ ｋｅｅｐｓ ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｕｎｄｅｒ ｖａｒｉｏｕｓ ｔｒａｃｋ ｉ ｎｇ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｖｉｓｕａｌ ｔｒａｃｋｉｎｇ；ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ；ｍｏｄｅｌ ｕｐｄａｔｅ；ｍｕｌｔｉ ｆｅａｔｕｒｅ ｆｕｓｉｏｎ；ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｕｂ—ｍｏｄｅｌ ｌｉｂｒａｒｙ； ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｉｍ ｉｌａｒ ｉｔｙ
１ 引言
如何适应 目标 的表 观变化及 应对背 景干扰 的影 响 是鲁棒视觉跟踪所 面临的挑 战之一 …．其 中，粒 子滤波 算 法 由于原理 简单 、计算 复杂度 低及 易解 决多模 情 况等优点 已广泛应 用 于许 多 实时跟 踪 系统 中 ，但 由于 缺少模型更新 ，当出现 目标旋转 ，遮挡或 光照变化 时易 导致跟踪失败．其他早期跟踪算法也具有此类 问题 ．
第 ２期 ２０１８年 ２月
电 子 学 报
ＡＣＴＡ ＥＩ ＣＴＲ０ ＮＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏ１．４６ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ． ２０ｌ８
基 于 多 表 观特 征 子模 型更 新 的鲁 棒 视 觉 跟 踪
范舜奕，管 桦 ，侯 志强 ，余 旺盛 ，戴 铂
（空军工程大学信息与导航学 院 ，陕西西安 ７１００７７）
Ｒｏｂｕｓｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｕｂ ｍｏｄｅｌ Ｕｐｄａｔｉｎｇ ｏｆ Ｍ ｕｌｔｉｐｌｅ Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ
ＦＡＮ Ｓｈｕｎ－ｙｉ，ＧＵＡＮ Ｈｕａ，Ｈ ＯＵ Ｚｈｉ－ｑｉａｎｇ，ＹＵ Ｗ ａｎｇ—ｓｈｅｎｇ，ＤＡＩ Ｂｏ （ＴｈｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＡｉｒＦｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ｆｉｎ，Ｓｈａａｎｘｉ ７１００７７，Ｃｈｉｎａ）
关 于模 型更 新 ，往 往需 要考虑 三个 问题 ：（１）选择
怎 样 的特 征 才 能 更 有 效 的 进 行 模 型 更 新 ？ （２）大 多 数 算法是直接对 模型 整体 更新 ，如果 更 新 目标 的不 同子 模型分量 ，是 否更 有效 ？（３）如 何 选 择恰 当的 更新 时 机 ？对于 （１），使用多特征融合 的跟踪鲁棒 性优 于单一 特征 ，因此其模 型更新 也更 具可靠 性．如文 献 ［５］针 对单特征描述 目标 模 型 的缺 陷，采用 互补 特征 灰度 和 梯度直方 图来描 述 ；文献 ［６］基 于相似 性融合 ，集 成多 特征 ，计算成对模型匹配 的相似度 ，将 融合 有效运 用到 模 型更新 中．针对 （２），建立 多子模 型分 量 比整体 更新
中图 分 类 号 ： ＴＰ３９１．４ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０３７２—２１１２（２０１８）０２－０４４０—０７
电子 学 报 ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａ１．ｏｒｇ．ｃｎ
Ｄ０Ｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２－２１１２．２０１８．０２．０２５
选库中各 子模 型分别计算加权相似度 ，更新 候选 库后 与阈值 比较 ，判断是否更新 当前子模型．实验结果表 明：本文算 法
能够对特征相应子模 型进行有效 的选择性更新 ，总体 上能够具 有更
好的跟踪鲁棒 性．
关键词 ： 视觉跟踪 ；粒子滤波 ；模型更新 ；多特征融合 ；候选子模型库 ；加权相似度
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌ ｕｐｄａｔｉｎｇ ｈａｓ ｐｏｏｒ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｉｎ ｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ
ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ，ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｓｅｌｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ．Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅｓｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｎｅｗ ｖｉｓｕａｌ ｏｂｊｅｃｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ