摘  要： 針對Mean Shift算法跟蹤效果不佳以及粒子濾波算法計算量大且實時性不強等問題，提出了一種結合Mean Shift和粒子濾波的運動目標跟蹤融合算法。首先用Mean Shift算法進行跟蹤，在跟蹤結果不佳的情況下用粒子濾波算法進行修正。實驗結果表明，融合算法很好地結合了兩種算法的優(yōu)點，既保留了Mean Shift算法的實時性，又很好地體現(xiàn)了粒子濾波算法的魯棒性，實用性很強。
關鍵詞： 算法融合；均值漂移；粒子濾波；運動目標跟蹤

　運動目標跟蹤廣泛地應用在生活中的各個領域，比如在交通監(jiān)控中，目標跟蹤對有效地預防交通事故起到至關重要的作用[1-2]。為了提高跟蹤效果，目標跟蹤領域產生了大量的新方法。由于單一算法所具有的局限性，近年來，人們嘗試使用算法融合來提高目標跟蹤的性能。多數(shù)情況下，算法融合提高了目標跟蹤性能。
Mean Shift（均值漂移）是一種有效的跟蹤算法，具有很高的精度和速度[3]。但是，當光照強度不佳或者運動目標速度很快的時候，Mean Shift算法的跟蹤效果就會變得很差。而Particle Filter算法處理這種情況的效果要好于Mean Shift算法，但是運算速度遠低于Mean Shift算法。本文融合兩種算法的優(yōu)點來提高跟蹤效果。首先建立一個反饋系統(tǒng)，先用Mean Shift算法對目標跟蹤，當跟蹤效果不理想時，再用Particle Filter算法進行跟蹤。仿真結果表明，在絕大多數(shù)情況下該方法比用單一算法的跟蹤效果好。
1 Mean Shift算法
　Mean Shift算法最早由Fukunaga等人于1975年在一篇關于概率密度梯度函數(shù)的文章中提出來的，其最初含義恰如其名，就是指偏移的均值向量，在這里，Mean Shift是一個名詞，指代一個向量。1995年，Cheng Yizong等發(fā)表了一篇關于Mean Shift的重要文獻[5]，在這篇文獻中，Cheng Yizong對基本的Mean Shift做出改進，首先定義了一族核函數(shù)，然后設定了一個權重系數(shù)。這兩方面的改進大大拓展了Mean Shift的應用范圍。
　本文所用的Mean Shift算法步驟如下[4]：首先使用一種非參數(shù)概率密度來建立一個色彩分布模型描述跟蹤目標，用Bhattacharyya系數(shù)（巴氏系數(shù)）確定目標物體與背景的相似點，然后取概率平均值來確定運動目標最有可能移動的區(qū)域。算法過程如下：
　假設目標物體中心位于x0，設{xi}i=1…n為目標物體的標準像素點，b（xi）表示xi點的RGB值，則目標物體的特征值u=1...m的概率定義如下：

2 Particle Filter算法
　粒子濾波PF（Particle Filter）的思想基于蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods），它是利用粒子集來表示概率，可以用在任何形式的狀態(tài)空間模型上[6]。其核心思想是通過從后驗概率中抽取的隨機狀態(tài)粒子來表達其分布，是一種順序重要性采樣法（Sequential Importance Sampling）。簡單來說，粒子濾波法是指通過尋找一組在狀態(tài)空間傳播的隨機樣本對概率密度函數(shù)進行近似，以樣本均值代替積分運算，從而獲得狀態(tài)最小方差分布的過程。這里的樣本即指粒子，當樣本數(shù)量n→∞時，可以逼近任何形式的概率密度分布[7]。
在大多數(shù)情況下，粒子濾波可以得到比Mean Shift更好地跟蹤效果，但是，粒子濾波算法需要大量的運算，這將大大降低跟蹤速度。
　粒子濾波算法的跟蹤過程大致如下[8]：
?。?）初始化：在運動目標可能出現(xiàn)的區(qū)域隨機生成n個粒子，每個粒子的概率相同；
?。?）觀測更新：計算n個粒子的置信度，歸一化權值，確保所有粒子的權值和為1；
?。?）估計目標狀態(tài)：根據(jù)粒子的權值和所對應的位置，計算出目標最有可能移動的位置；
?。?）重采樣：去掉置信度低的粒子，加入新的置信度高的粒子，確保粒子總數(shù)為n，這些粒子即為下一時刻的初始化樣本粒子；
?。?）如需繼續(xù)跟蹤，則返回步驟（2），否則退出。
3 Mean Shift和Particle Filter的融合算法
　Mean Shift算法可以快速有效地跟蹤到運動目標，但在非線性、運動目標部分遮擋的情況下，跟蹤效果會變得很差，而Particle Filter算法在這種情況下的跟蹤效果依然令人滿意[9-10]。但是，Particle Filter存在粒子選取的問題。針對這兩種算法的優(yōu)缺點，本文將這兩種算法進行了有效地融合，很好地彌補了單一算法存在的不足。算法的主要步驟如下：
?。?）初始化目標模型A；
?。?）從視頻中讀取一幀圖像，用Mean Shift算法進行跟蹤；
?。?）計算出跟蹤結果，把這個結果標記為候選區(qū)域B；
?。?）計算巴氏系數(shù)Ba（A，B）；
?。?）當巴氏系數(shù)大于閾值F，表明跟蹤效果良好，則更新模型，繼續(xù)用Mean Shift算法跟蹤；
?。?）如跟蹤效果不好，則擴大候選區(qū)域B的范圍，使用粒子濾波算法進行跟蹤，直到跟蹤效果令人滿意；
　（7）更新模型，繼續(xù)從第（2）步開始進行跟蹤；
　（8）如停止跟蹤，則算法終止。
　融合算法流程如圖1所示：

4 實驗結果分析
　分別采用Mean Shift算法和本文所提出的融合算法對同一目標進行跟蹤，以驗證算法的有效性，用Particle Filter算法進行跟蹤誤差分析。開發(fā)環(huán)境為MATLAB R2008b，首先以人為目標觀察光照條件不佳的情況下的跟蹤效果，然后以高速運動的物體為目標觀察高速運動情況下的跟蹤效果，目標的初始狀態(tài)均用鼠標手動標定。實驗結果如圖2～圖5所示。

　從4組實驗結果來看，與Mean Shift算法相比，在光照條件不佳或運動目標速度很快的情況下，融合算法在保證跟蹤實時性的同時，還能夠保持足夠的準確性。同時，本文算法的一個關鍵是閾值F的選取。由第三部分介紹可知，選取一個合適的閾值，可以提高跟蹤的性能，由于缺少測試視頻，所以只能采用排除法來選取閾值F，經(jīng)過多次試驗所得到的結果，閾值F大概在Ba×0.85～Ba×0.9之間最適合進行跟蹤實驗。
　而對于粒子濾波，雖然隨著跟蹤時間的增加跟蹤誤差變?。ㄈ鐖D6所示），但是算法運行時間過長，跟蹤的實時性得不到保證。本文提出的融合算法則在保證準確性的同時，兼顧了實時性。

　本文根據(jù)Mean Shift算法和粒子濾波算法的優(yōu)缺點，提出了一種融合兩種算法的方法。該算法保留了Mean Shift算法跟蹤快速的優(yōu)點，同時又兼具了粒子濾波魯棒性強的特點。最后，對本文提出的算法進行了具體的實現(xiàn)，實驗結果令人滿意。
　由于本文是對手工標定的區(qū)域進行跟蹤，因此，實現(xiàn)跟蹤窗口的自動跟蹤和自適應窗口將是下一步的研究工作。   
參考文獻
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