《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于粒子濾波的視覺跟蹤器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2013年第11期
楊 戈1,2, 溫詩偉1, 黃 靜1
1. 北京師范大學(xué) 珠海分校 信息技術(shù)學(xué)院, 廣東 珠海 519087; 2. 北京大學(xué) 深圳研究生院 深圳物聯(lián)網(wǎng)智能感知技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室,廣東 深圳518055
摘要: 在VC++6.0開發(fā)平臺(tái)上使用OpenCV函數(shù)庫中基于加權(quán)顏色直方圖的粒子濾波算法,設(shè)計(jì)了一個(gè)視覺跟蹤器,完成了對(duì)人體圖像序列中目標(biāo)的動(dòng)態(tài)跟蹤。目標(biāo)顏色模型的合理建立使得視覺跟蹤器對(duì)系統(tǒng)資源需求較少, 計(jì)算速度較快, 利于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該視覺跟蹤器的有效性和實(shí)時(shí)性,它能夠比較精確地實(shí)現(xiàn)基于觀測量和控制量的后驗(yàn)概率分布,可用于解決即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)問題。
中圖分類號(hào): TP389.1;TP183
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2013)11-0142-03
Design and implementation of a visual tracker based on particle filter
Yang Ge1,2,Wen Shiwei1, Huang Jing1
1. College of Information Technology, Beijing Normal University Zhuhai Campus, Zhuhai 519087, China) 2. Engineering Lab on Intelligent Perception for Internet of Things(ELIP), Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen 518055, China
Abstract: In this paper, the VC + +6.0 development platform using OpenCV library weighted color histogram-based particle filter algorithm to achieve a visual tracking, dynamic tracking of targets in the human image sequences. Reasonable establishment of the target color model makes less demand on system resources, fast calculation, visual tracking conducive to the realization of real-time tracking. The experimental results verify the effectiveness and real-time of the visual tracking and it is able to more accurately express the posterior probability distribution based on the concept of measurement and control. It can be used to solve the SLAM problem.
Key words : visual tracking; color histogram; feature tracking; particle filtering; OpenCV

   視覺跟蹤是通過對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測、識(shí)別、跟蹤,獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),通過進(jìn)一步處理與分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為認(rèn)識(shí),以完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤[1-2]等更高級(jí)的任務(wù)。處理理背景復(fù)雜多變的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的跟蹤問題,要運(yùn)用到現(xiàn)階段各相關(guān)領(lǐng)域相結(jié)合的識(shí)別跟蹤算法,如均值漂移算法(Mean Shift)[3],卡爾曼濾波算法(Kalman)、粒子群跟蹤算法(Pso)[4],以及粒子濾波跟蹤算法PF(Particle Filter)[5]。粒子濾波算法適合處理非線性系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤問題,它擺脫了解決非線性濾波問題時(shí),隨機(jī)量必須滿足高斯分布的制約[6]。因此,粒子濾波能夠比較精確地表達(dá)基于觀測量和控制量的后驗(yàn)概率分布,可用于解決即時(shí)定位與地圖構(gòu)建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)問題。




4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境:CPU型號(hào):Intel 酷睿i5 3210 M,CPU主頻為2.5 GHz,內(nèi)存為4 GB,顯存為2 GB。
    實(shí)驗(yàn)的軟件環(huán)境:操作系統(tǒng)為Windows 7,編程環(huán)境為Microsoft Visual C++ 6.0,所用函數(shù)庫為OpenCV,MFC。
4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    采用基于加權(quán)顏色直方圖粒子濾波的視覺跟蹤器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的。
    本文將基于加權(quán)顏色直方圖的粒子濾波算法用于目標(biāo)人物的實(shí)時(shí)跟蹤。實(shí)驗(yàn)是在VC++6.0和OpenCV的環(huán)境下進(jìn)行,矩形為人為設(shè)定,每幀圖像的大小為640×480像素,粒子數(shù)N=150。圖2所示為對(duì)小件物體的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺跟蹤,并把粒子樣本顯示出來,如圖方框中的粒子,粒子分布符合高斯分布。圖3所示為對(duì)女生的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺跟蹤,圖中矩形內(nèi)部是待跟蹤的目標(biāo)人物,矩形為人為設(shè)定,用基于加權(quán)顏色直方圖的粒子濾波方法對(duì)具有特定顏色的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,計(jì)算每幀圖像每個(gè)像素點(diǎn)的顏色概率分布直方圖,對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行加權(quán)處理,只需保留樣本中權(quán)值大的粒子,拋棄權(quán)值小的粒子,這樣就大大減少了計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,粒子濾波跟蹤算法對(duì)系統(tǒng)資源要求不高,計(jì)算時(shí)間少,一幀平均處理時(shí)間為170 ms。而在有遮擋的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像序列當(dāng)中,每幀圖像的大小為640×480像素,粒子數(shù)N=150,對(duì)有遮擋的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能夠有很好的魯棒性,平均每幀跟蹤時(shí)間為350 ms。圖4所示為對(duì)男生的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視覺跟蹤,對(duì)有遮擋的目標(biāo),跟蹤的準(zhǔn)確率有所下降;而有遮擋的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)則有很好的魯棒性,平均每幀跟蹤時(shí)間為350 ms。表1為圖像序列在這兩種情況下,跟蹤算法的成功率的比較,當(dāng)跟蹤窗口沒有跟蹤目標(biāo)視為失敗。

 

 

 

    本文闡述了通過基于特征跟蹤策略,應(yīng)用OpenCV函數(shù)庫進(jìn)行對(duì)圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)了基于加權(quán)顏色直方圖粒子濾波的視覺跟蹤器。通過實(shí)驗(yàn)表明,基于加權(quán)顏色直方圖的粒子濾波方法計(jì)算效率高,魯棒性好,實(shí)現(xiàn)了對(duì)彩色物體的實(shí)時(shí)跟蹤。
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