王皓蜀

摘 要： 傳統(tǒng)Mean Shift算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度過快以及被遮擋的情況下，算法的跟蹤效果較差。因此，提出基于改進(jìn)Mean Shift算法的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤方法，分析Mean Shift算法進(jìn)行網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤的過程以及存在的弊端。采用最小二乘法對(duì)Mean Shift算法進(jìn)行改進(jìn)，利用最小二乘法預(yù)測網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)位置，在該位置上實(shí)施迭代跟蹤，再用Mean Shift算法得到目標(biāo)最終跟蹤位置，解決目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度過快以及遮擋問題的干擾，減小各幀檢索時(shí)矢量同收斂點(diǎn)的距離，提高跟蹤效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，所提方法具有較高的跟蹤效果和跟蹤效率。

關(guān)鍵詞： Mean Shift算法； 網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)； 視頻目標(biāo)； 跟蹤研究

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）13?0073?04

Abstract： Since the tracking effect of the traditional Mean Shift algorithm is poor in the situations that the speed of the moving object is fast， and the moving object is blocked out， an improved Mean Shift algorithm based video object tracking method of tennis sports is proposed. The process and shortcomings of the Mean Shift algorithm to perform the video object tracking of the tennis sports are analyzed. The least square method is used to improve the Mean Shift algorithm， and predict the video object location of tennis sports. The iterative tracking is carried out for this position. The Mean Shift algorithm is adopted to get the final target tracking position， solve the problems of fast target movement speed and interference shielding， reduce the distance between the vector and convergence point when each frame is retrieved， and improve the tracking efficiency. The experimental results show that the method has high tracking performance and tracking efficiency.

Keywords： Mean Shift algorithm； tennis sports； video object； tracking research

0 引 言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在人們的生產(chǎn)和生活中的應(yīng)用價(jià)值也逐漸提升。視頻目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域分析的熱點(diǎn)，其廣泛應(yīng)用在各項(xiàng)體育運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練和比賽過程中，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確分類和跟蹤，對(duì)提高網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的質(zhì)量具有重要意義[1]。但是受到網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自身因素以及外部環(huán)境因素的干擾，使得網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤算法的性能降低。特別是傳統(tǒng)均值偏移跟蹤算法（Mean Shift跟蹤算法）在網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)原始位置實(shí)施迭代的收斂過程中，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度過快以及被遮擋的情況下，算法的跟蹤效果較差[2]。因此，提出基于改進(jìn)Mean Shift算法的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤算法，提高目標(biāo)跟蹤的效率和精度。

1 Mean Shift算法

Mean Shift跟蹤算法是一種依據(jù)特征概率密度統(tǒng)計(jì)的建模方法，其跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，在視頻序列的首幀手動(dòng)選擇目標(biāo)范圍，塑造對(duì)應(yīng)的目標(biāo)顏色直方圖。因?yàn)镸ean Shift算法在目標(biāo)原始位置實(shí)施迭代收斂，受到目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度以及目標(biāo)遮擋狀態(tài)的干擾，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤精度降低。通過最小二乘法能夠處理該種弊端，先通過最小二乘法預(yù)測網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)位置[3]，在該位置實(shí)施迭代跟蹤，再通過Mean Shift算法獲取網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)的最終跟蹤位置。

1.1 Mean Shift算法

假設(shè)在維空間內(nèi)的個(gè)樣本點(diǎn)是則在點(diǎn)的Mean Shift向量為：

式中：表示高維球體，該球體的半徑是基于式（1）可得，Mean Shift向量是描述進(jìn)入球體范圍內(nèi)，個(gè)點(diǎn)相對(duì)于點(diǎn)的偏移向量之和的平均值。

如果概率密度函數(shù)是從該函數(shù)采樣獲取由于在梯度方向具有最高的提升速度，則范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)取平均值后，會(huì)處于的梯度方向，則指向概率密度梯度的方向。對(duì)Mean Shift算法實(shí)施擴(kuò)展，融入核函數(shù)，隨著樣本點(diǎn)同偏移點(diǎn)距離的波動(dòng)[4]，其偏移量對(duì)均值偏移向量的干擾也產(chǎn)生波動(dòng)，并且還融入了權(quán)重系數(shù)，描述不同樣本點(diǎn)的價(jià)值度。將式（1）擴(kuò)展成下式：

式中：是單位核函數(shù)；是帶寬矩陣，是正定對(duì)稱的矩陣，設(shè)置為對(duì)角陣，是樣本點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)。則將式（2）變換成：

1.2 Mean Shift算法的工作過程

將式（3）變換成：

對(duì)已知樣本點(diǎn)核函數(shù)值是Mean Shift算法過程如下：

（1） 運(yùn)算；

（2） 若終止循環(huán)，否則繼續(xù)；

（3） 設(shè)置運(yùn)行式（4）。

基于式（4）可得則Mean Shift算法的原理是該算法向量持續(xù)向概率密度梯度的方向變換[5]，最終收斂到周圍的峰值。

1.3 Mean Shift的運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤

通過半自動(dòng)方法在網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻序列內(nèi)手動(dòng)獲取待跟蹤的目標(biāo)，采用顏色直方圖對(duì)目標(biāo)特征實(shí)施描述。在網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻幀內(nèi)，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)范圍中設(shè)置一個(gè)核函數(shù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顏色直方圖實(shí)施運(yùn)算，獲取一個(gè)空間平沿的相似性函數(shù)，該函數(shù)用于描述候選目標(biāo)同目標(biāo)模板間的相似性。如果相似性函數(shù)值為最高，則可從網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤過程看出求解相似性函數(shù)最高值的過程。先在待分析的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻中選擇要跟蹤的目標(biāo)，再對(duì)目標(biāo)范圍中的全部像素點(diǎn)、運(yùn)算像素點(diǎn)特征范圍中各特征值的概率塑造運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的模板[6]。后續(xù)的圖像序列在可能包含目標(biāo)的候選區(qū)域內(nèi)運(yùn)算特征空間的全部特征值，綜合分析候選模型。將Epanechikov函數(shù)當(dāng)成核函數(shù)，運(yùn)算候選目標(biāo)同目標(biāo)模型間的相似性函數(shù)，對(duì)候選目標(biāo)同目標(biāo)模型間的相似性函數(shù)實(shí)施運(yùn)算，求解相似性函數(shù)的最高值獲取目標(biāo)的Mean Shift向量，該向量是目標(biāo)從原始位置向準(zhǔn)確位置變換的向量，Mean Shift向量逐漸向真實(shí)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)位置方向變動(dòng)，如果相似性函數(shù)的值最高，則獲取目標(biāo)位置，完成網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤。

Mean Shift進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的原理如下：

（1） 塑造網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)模型。構(gòu)建網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)的顏色直方圖，通過人機(jī)交互手段，手動(dòng)選擇網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)范圍。將HSV顏色特征當(dāng)成目標(biāo)的特征區(qū)域，則網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)模型可用于描述HSV特征值的概率值[7]，若目標(biāo)范圍中心點(diǎn)是則網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)模板的概率密度分布為：

（2） 塑造候選模型。塑造候選的顏色核直方圖，如果候選目標(biāo)范圍中心是則候選模型的概率密度分布為：

（3） 相似性度量。將Bhattacharyya系數(shù)當(dāng)成相似性函數(shù)，值越高，說明候選目標(biāo)同目標(biāo)模板間的相似度越高：

（4） 網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)定位。Mean Shift向量在前一幀的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)中心位置點(diǎn)持續(xù)偏移到新位置[8]，檢索最佳匹配點(diǎn)先在位置對(duì)式（7）進(jìn)行泰勒展開，則有：

式（8）的最高值是相似性函數(shù)的最高值，可確保Mean Shift理論持續(xù)獲取新的直至得到目標(biāo)的最終位置。

則依據(jù)顏色直方圖的Mean Shift網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤算法的過程如下：

（1） 初始化，將前幀網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)的最終位置當(dāng)成即刻幀目標(biāo)的原始位置，運(yùn)算分析：

（2） 通過式（8）運(yùn)算權(quán)重值；

（3） 依據(jù)Mean Shift矢量運(yùn)算目標(biāo)的位置：

（4） 運(yùn)算和相似性函數(shù)：

（5）如果則運(yùn)行

（6） 如果則停止；否則設(shè)置運(yùn)行步驟（1）。

Mean Shift算法通過顏色直方圖建模，在網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)存在形變和背景波動(dòng)的狀態(tài)中，具有較高的穩(wěn)定性。如果運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在遮擋，該算法的跟蹤效果不夠理想，并且該種算法在目標(biāo)原始點(diǎn)位置實(shí)施目標(biāo)迭代檢索過程中[9]，若運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)效率較高，跟蹤目標(biāo)存在較高的偏差。

2 改進(jìn)Mean Shift算法的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤

Mean Shift算法從網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員原始位置對(duì)目標(biāo)實(shí)施迭代搜索，如果網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)速率較快，相鄰區(qū)域不存在目標(biāo)混合區(qū)域情況下，Mean Shift算法的跟蹤效果大大降低，容易形成跟蹤失敗的問題。因此，采用最小二乘預(yù)測算法改進(jìn)Mean Shift算法，也就是Least Square算法，在檢索后續(xù)目標(biāo)過程中，先通過最小二乘法預(yù)測目標(biāo)位置，再采用Mean Shift算法在預(yù)測位置實(shí)施迭代跟蹤。通過顏色直方圖描述網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征，設(shè)置運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的中心位置坐標(biāo)是若分別是時(shí)間的三次方程，則有：

將Mean Shift算法前幀的跟蹤結(jié)果的中心位置當(dāng)成最小二乘曲線擬合的樣本點(diǎn)，則有，分別采用式（1）和式（2）對(duì)方向?qū)嵤┣€擬合，獲取擬合方差。將融入兩個(gè)方程內(nèi)，獲取當(dāng)前幀的預(yù)測結(jié)果。將該結(jié)果當(dāng)成Mean Shift算法的原始檢索位置開始迭代，再通過Mean Shift算法得到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)的最終跟蹤位置，縮小各幀搜索時(shí)矢量離收斂點(diǎn)的距離，極大地提高了算法的跟蹤效率。改進(jìn)算法的流程如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

通過實(shí)驗(yàn)檢測改進(jìn)Mean Shift算法的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤方法的性能。實(shí)驗(yàn)環(huán)境是PC機(jī)，雙核CPU的主頻是1.5 GHz，采用Visual Studio 2005以及Open CV 1.0的平臺(tái)進(jìn)行檢測。設(shè)置本文方法中最小二乘曲線擬合的樣本點(diǎn)數(shù)是6。第一組實(shí)驗(yàn)視頻是某比賽中網(wǎng)球訓(xùn)練視頻中的運(yùn)動(dòng)員，因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)速度較快，相鄰視頻目標(biāo)幀間的目標(biāo)混合范圍較少，相鄰兩幀具有較高的位移。本文方法和傳統(tǒng)方法的跟蹤結(jié)果分別如圖2和圖3所示。對(duì)比分析兩圖可以看出：本文方法比傳統(tǒng)方法的魯棒性更高，特別是在第28幀以及142幀運(yùn)動(dòng)員被微遮擋狀態(tài)下，傳統(tǒng)方法存在跟蹤滯后問題，而本文方法能夠解決遮擋引起的跟蹤失敗，跟蹤結(jié)果更為準(zhǔn)確。

第二組實(shí)驗(yàn)視頻內(nèi)，網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)軌跡是動(dòng)態(tài)的，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速率較快，相鄰兩幀目標(biāo)的重疊區(qū)域較低，從圖4中能夠看出，目標(biāo)在轉(zhuǎn)彎過程中，傳統(tǒng)方法無法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

在圖4和圖5兩組視頻內(nèi)，目標(biāo)是通過手動(dòng)進(jìn)行選擇的，統(tǒng)計(jì)二組視頻內(nèi)平均迭代次數(shù)和處理時(shí)間，結(jié)果如表1所示。能夠看出本文方法的迭代次數(shù)和處理時(shí)間都顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，具有較高的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤效率。

4 結(jié) 論

本文研究了基于改進(jìn)Mean Shift算法的網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤方法，其采用最小二乘法預(yù)測目標(biāo)位置，在該位置上實(shí)施迭代跟蹤，采用Mean Shift算法得到目標(biāo)的最終跟蹤位置，解決了傳統(tǒng)方法在目標(biāo)原始位置實(shí)施迭代收斂過程中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度過快以及被遮擋情況下，跟蹤效果差的弊端。

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