2021年基于镜像MEAN SHIFT的遮挡目标跟踪算法(2)

基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法(2)
基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法
在部分遮挡的场景下，采用传统的Mean Shift目标跟踪算法融合颜色特征和轮廓特征描述目标和采用固定尺寸的矩形窗跟踪目标，在精度要求不高的情况下可取得不错的跟踪效果。

而在全遮挡和要求精度稍高的情况下，传统算法具有局限性。

因此本文采用一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法来优化算法。

在部分遮挡和没有遮挡的情况下，采用改进的Bhattacharyya系数来优化传统的目标定位方法，而跟踪窗采用可自适应的沙包窗跟踪目标;根据前后帧Bhattacharyya系数匹配度是否大于80%判断目标是否遮挡，当大于80%说明目标是没有遮挡或者部分遮挡，传统算法仍然可以跟踪，否则，根据记录的先前序列号和位置信息利用镜像原理可以预测出目标的尺寸大小和位置信息，实现跟踪。

2.1Bhattacharyya系数的选取
Bhattacharyya系数是衡量目标参考模型和候选模型的最大相似度，当取得最大相似度时可以定位目标，同时也可以根据前后两帧的相似度是否小于80%来判定目标是否被完全遮挡，条件成立时则判定为完全遮挡，跟踪方式转换为镜像Mean Shift目标跟踪模式，以便更好地跟踪目标。

传统的Bhattacharyya系数计算有根号运
算，计算复杂度高，本文选取文献[16]式(4)的度量系数避免开方运算，降低运算复杂度：
(Y)=∑mu=1min (u，u(Y))(4
2.2Mean Shift目标搜索
给定目标参考颜色直方图和目标上一帧的估计中心位置0，则目标在当前帧的位置1可由式(5)目标函数所得到：
D(y)≈λcρ(qc，pc(y))+λoρ(qo，po(y))(5)
其中：0≤λc≤1、 0≤λo≤1分别表示颜色特征和轮廓特征的权值，且λc+λo=1; ρ(?)表示两直方图的Bhattacharyya系数。

将式(1)、(3)、(4)代入式(5)得到式(6)：
D(y)=
min Ch∑ni=1(λc+λo)k(‖(y-xi)/h‖2)δ(bf(xi)-u) (6
利用式(7)进行Mean Shift迭代，当核跟踪窗口由位置0移到1时，函数D(y)将会递增：
1=∑ni=1xiωig(‖(0-xi)/h‖2)∑ni=1ωig(‖(0-xi)/h‖2)(7)
其中：ωi=min Ch∑ni=1(λc+λo);g(x)=-k′(x)。

令0←1，重
复此迭代过程，直到‖1-0‖
2.3特征自适应融合
已知目标当前帧位置，设qc、qo、pcl、pol分别表示颜色直方图、边界直方图、背景区域颜色直方图、背景区域边界直方图;ρ(·)是表示两直方图的Bhattacharyya系数。

假设颜色特征和轮廓
特征在当前帧的权值为λtc和λto，则颜色特征和轮廓特征下一帧
的权值为：
λt+1c=(1-α)λtc+αρ(qo，pol)ρ(qc，pcl)+ρ(qo，pol)(8 λt+1b=(1-α)λtb+αρ(qc，pcl)ρ(qc，pcl)+ρ(qo，pol)(9)
其中：α为权值常数，决定权值更新的速度; ρ(qc，pcl)ρ(qo，pol)表示哪个特征更准确定位目标，当比值大于1则说明ρ(qo，pol)轮廓特征能更好区分目标，所以用1-ρ(qc，pcl)[ρ
(qc，pcl)+ρ(qo，pol)]来反映其在总体特征所占的比例，反之则用颜色特征。

2.4核窗宽自适应
目标通常不是标准的矩形或者椭圆形状，常常是椭圆和矩形的复合体形状，其形状如图1所示，故命名为沙包窗。

沙包窗核函数既能包含特征目标，也能减少背景特征干扰，更加准确地描述目标。

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图1沙包窗模型
核窗宽调整原理如图2所示。

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图2窗宽调整原理
在初始帧手动选取目标区域，确定目标窗口中心x0及核窗宽h，提取目标的边界最高点x1和最低中心点x2(最好3点在1条垂直线上)，并分别计算x0与x1和x2的距离d1和d2。

读取下一帧，以
上一帧窗口的中心为候选目标中心进行Mean Shift迭代，得到候选目标的新跟踪窗口中心x0′，并根据分块区域跟踪窗口的Mean Shift迭代得到x1′和x2′，分别计算d1′和d2′，计算：
=(d1′/d1+d2′/d2)/2(10
以来调整窗宽，设内接最大 ___矩形的长为m，宽为n，矩形 ___为定值mn=2ab;矩形上下部分的椭圆 ___相等为：
s=πab2-an2bb2-n24-ab arcsin1-n24b2 (11
则更新跟踪窗：
m=?m
n=?n
s=?πab2-an2bb2-n24-ab arcsin1-n24b2(12 2.5全遮挡处理
2.5.1镜像原理
在空间放置一点电荷q，在其周围产生磁场E，磁场中距离电荷q 的距离为r处的磁场大小为：
E=kqr2(13
在同一线选取距离点电荷q的距离为r1、r2、r3的点分别为
a1、b1、c1，而与之同等电势(在水平轴)的点有a2、b2、c2其位置关于点电荷q对称，故称为“镜像”，原理如图3所示。

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图3镜像原理
2.5.2全遮挡问题处理
当目标未进入遮挡区域时根据颜色特征和轮廓特征定位目标以及用沙包核函数实现尺寸自适应;当目标进入遮挡区域时，在D(n)≥0.8D(n-1)时说明目标没有遮挡或者是部分遮挡，根据Mean Shift 的鲁棒性，仍然可以跟踪目标，将当前帧的序号和目标的位置信息保存在一个记忆队列中;在D(n)<0.8D(n-1)时说明目标严重遮挡或者是全遮挡，此时利用镜像原理预测目标的位置和尺寸大小，当前帧记为第n帧，尺寸大小为：
Cn=C2m-n(14
位置为：
Sn=vT(2m-n)(15)
其中：C为目标尺寸大小即跟踪窗的大小;m是目标介于部分遮挡和全遮挡的序列帧数序号，T为每帧的耗时，假设目标运动速度恒定为v;当D(n)≥0.8D(n-1)时说明离开遮挡区域，同样采用Mean Shift算法跟踪。

跟踪原理如图4所示。

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