[發明專利]基于相關粒子濾波的視覺跟蹤方法及裝置

有效

• 申請號: 201710094496.7
• 申請日: 2017-02-21
• 公開（公告）號: CN106875426B
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 張天柱;徐常勝
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277
• 代理公司: 11021 中科專利商標代理有限責任公司
• 代理人: 鐘文芳

本發明公開了一種基于相關粒子濾波的視覺跟蹤方法及裝置，該方法包括：根據上一時刻的粒子狀態和粒子權重在當前時刻生成粒子并進行重采樣；對當前時刻重采樣得到的每個粒子進行混合相關濾波使其移動并到達一個穩定的位置；使用混合相關濾波響應更新所述每個粒子的權重并更新進行混合相關濾波的相關濾波器的參數；根據更新后的粒子權重對每個粒子狀態進行加權從而獲得被跟蹤目標在當前幀的跟蹤狀態。

技術領域

本發明屬于計算機視覺領域，具體涉及基于相關粒子濾波的視覺跟蹤方法及裝置。

背景技術

視覺跟蹤由于其廣泛應用(如視頻監控，行為分析，人機交互和車輛導航等)而成為計算機視覺中最為重要的領域之一。目標物體的外觀隨時間發生大的變化是魯棒視覺跟蹤的主要難點。雖然近幾年取得了一定的進展，但其仍然是一個很困難的任務。當下急需在存在諸如光照變化，快速動作，姿勢變化，局部遮擋和背景雜亂等因素影響下的跟蹤場景中設計魯棒的算法來進行目標狀態估計。

基于相關濾波的跟蹤方法已經被證明可以達到相當高的速度和好的魯棒性效果。對于跟蹤而言，相關濾波器估計相似度是通過計算每一個對齊后的基于測試圖像樣本學得的模板(或濾波器)得點積來得到的。相關濾波的計算可以利用卷積定理來加快計算速度，即時域中的卷積可以通過傅里葉變換轉化為頻域中的相乘運算。由于其計算效率高，在視覺跟蹤領域中，相關濾波被給予較高的關注度。盡管CSK和KCF方法在準確率和魯棒性方面都達到了最先進的水平，但這些基于相關濾波的跟蹤器不能很好地解決尺度變化和遮擋問題。為了解決跟蹤過程中的尺度變化問題，DSST跟蹤器使用了具有HOG特征的多尺度相關濾波。盡管DSST對于基于尺度金字塔表示學得的相關濾波器在魯棒性尺度估計的任務中效果好，但對于局部和全部遮擋問題表現不佳。然而，當目標物體被較大程度遮擋時，這兩類跟蹤器會失去作用。這些基于相關濾波的跟蹤方法不能夠很好解決遮擋問題，因為他們只使用了一種單一假設，這意味著這些跟蹤方法只是在上一時刻的狀態附近去搜索現在目標物體的狀態。結果是當局部遮擋和快速動作出現時，這些跟蹤器很有可能失效。

另一方面，粒子濾波可以被用來解決大尺度變化和局部遮擋。粒子濾波是基于貝葉斯公式的。公式中樣本是隨時間而增加多種假設，并且樣本使用一個隨機運動模型去預測下一時間的狀態。在基于粒子的跟蹤算法中，多樣的假設使得跟蹤方法能夠解決背景雜亂，局部和完全遮擋，從失敗和目標暫時消失中恢復。因此，粒子濾波由于其能夠解決非線性目標動作和與其他不同物體表示兼容的靈活性優勢，在跟蹤方法中被廣泛使用。總體來說，當采樣更多的粒子來建立魯棒的目標表示時，基于粒子濾波的跟蹤算法在雜亂和噪聲的環境中的表現可信度更高。然而，基于粒子濾波的跟蹤器的計算成本隨著粒子的數目會線性增加，這就是其在視覺跟蹤中的使用瓶頸。進一步來說，基于粒子濾波的跟蹤器是通過采樣粒子確定每個目標物體狀態的。如果采樣粒子不能夠很好覆蓋目標物體狀態，則預測的目標物體狀態很可能不準確。為了去克服這個問題，最好是能夠引導粒子中心朝向目標物體。

發明內容

本發明的目的是結合相關濾波和粒子濾波的優勢，設計魯棒性的視覺跟蹤方法。通過利用粒子濾波有效輔助相關濾波解決尺度變化和局部遮擋問題。另外，相關濾波可以將粒子移動到局部最大激活的地方，進而使用更為少量的粒子進行相關濾波，從而降低運算復雜度。

為實現上述目的，本發明提供一種基于相關粒子濾波的視覺跟蹤方法，該方法包括以下步驟：

步驟S1，根據上一時刻的粒子狀態和粒子權重在當前時刻生成粒子并進行重采樣；

步驟S2，對當前時刻重采樣得到的每個粒子進行混合相關濾波使其移動并到達一個穩定的位置；

步驟S3，使用混合相關濾波響應更新所述每個粒子的權重并更新進行混合相關濾波的相關濾波器的參數；

步驟S4，根據更新后的粒子權重對每個粒子狀態進行加權從而獲得被跟蹤目標在當前幀的跟蹤狀態。

步驟S1包括：