侯 暢,董蘭芳

(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,合肥 230027)

1 引言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法即根據(jù)歷史視頻幀將視頻中的每個(gè)像素點(diǎn)分類為背景或前景,以獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo),被廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控等領(lǐng)域[1].

一種最簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法就是基于圖像灰度值,使用視頻圖像減去事先給定的背景圖像,與閾值進(jìn)行比較來(lái)獲得檢測(cè)結(jié)果.然而由于自然場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)性(如圖像噪聲、光照變化、動(dòng)態(tài)背景以及前景目標(biāo)間歇性運(yùn)動(dòng)等),這種方法所獲取的結(jié)果通常很不理想,如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)適用于不同場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法一直是該領(lǐng)域所面臨的主要挑戰(zhàn).

很多學(xué)者就該問(wèn)題進(jìn)行了大量研究,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法可簡(jiǎn)單分為基于采樣的、基于概率統(tǒng)計(jì)的、基于編碼本的以及基于深度學(xué)習(xí)的.早期比較偏向于使用基于統(tǒng)計(jì)或采樣的方法來(lái)解決該問(wèn)題,如Stauffer與Grimson提出使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[2],該模型假定每個(gè)背景像素點(diǎn)顏色值都是服從概率分布的,而其概率分布函數(shù)(Probability Distribution Function,PDF)可看作一個(gè)高斯混合模型,且鄰近像素點(diǎn)間是相互獨(dú)立的,這樣輸入視頻幀中的顏色值與高斯分布均值的差值在一定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)即為背景,反之為前景像素點(diǎn),同時(shí)使用一種期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法來(lái)學(xué)習(xí)高斯混合模型中的參數(shù)[3];類似地,Elgammal等提出一個(gè)非參數(shù)化概率方法來(lái)進(jìn)行背景建模,同樣假定背景像素顏色值服從某種概率分布函數(shù),但是對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)的評(píng)估使用核密度估計(jì)(Kernel Density Estimation,KDE)算法[4];Barnich等與Kim等分別提出基于采樣的以及基于編碼本的背景建模法[5,6].后來(lái)Varadarajan等[7]提出了一種基于區(qū)域的高斯混合模型,從方形子圖像塊中提取特征來(lái)進(jìn)行建模;St-Charles等[8]引入局部二值相似度特征(Local Binary Similarity Patterns,LBSP)來(lái)作為額外特征來(lái)改善背景模型,并針對(duì)閾值的確定提出了一些啟發(fā)式的改進(jìn),雖然這些方法在一定程度上改善了檢測(cè)結(jié)果,但是時(shí)間復(fù)雜度增加,很難做到實(shí)時(shí).

近幾年鑒于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)在特征學(xué)習(xí)上的成功,很多人嘗試使用基于深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題.Babaee等結(jié)合St-Charles等的成果,訓(xùn)練一個(gè)通用的CNN 模型,用來(lái)對(duì)比背景圖像與視頻幀,效果很好,但是其背景建模方法是結(jié)合了幾種現(xiàn)有算法,時(shí)間復(fù)雜度很高,在比較好的計(jì)算平臺(tái)上(英特爾E5-1620 v3 處理器、英偉達(dá)GeForce Titan X顯卡)也只能做到10幀每秒(Frame Per Second,FPS)[9].

總結(jié)起來(lái),傳統(tǒng)基于概率統(tǒng)計(jì)、采樣等技術(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法沒(méi)能很好利用圖像特征來(lái)改進(jìn)背景去除結(jié)果,另一方面近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的方法并沒(méi)有充分挖掘CNN的特征學(xué)習(xí)能力,且大部分算法時(shí)間復(fù)雜度高,不適用于實(shí)時(shí)任務(wù).

在圖像處理領(lǐng)域很多解決問(wèn)題的方法或范式都可以進(jìn)行一定程度的推廣,比如2012年在圖像分類領(lǐng)域基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的Alexnet后來(lái)被廣泛應(yīng)用到其他圖像處理任務(wù)中[10];源自人臉識(shí)別領(lǐng)域圖像比對(duì)的思想近年來(lái)也被應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中[11].啟發(fā)自圖像比對(duì)及圖像語(yǔ)義分割的思想,本文提出了一種新的基于深度編解碼網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,我們一方面使用計(jì)算復(fù)雜度較低的高斯混合模型作為背景建模方法,另一方面充分利用CNN的特征學(xué)習(xí)能力,采用事先訓(xùn)練好的一個(gè)基于反卷積的編解碼網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別視頻幀與背景圖像間的差異.實(shí)際應(yīng)用中首先用高斯混合模型進(jìn)行背景建模,之后將所得背景與視頻幀作為網(wǎng)絡(luò)輸入即可直接獲取檢測(cè)結(jié)果.該方法利用了深度卷積網(wǎng)絡(luò)在抗噪及特征學(xué)習(xí)等方面的優(yōu)點(diǎn),無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的參數(shù)調(diào)優(yōu)即可實(shí)現(xiàn)高性能的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).我們?cè)贑Dnet2014數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估,其結(jié)果顯示我們所提出的算法在很多指標(biāo)上優(yōu)于現(xiàn)有的大部分算法.另外得益于較為簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),我們的算法在使用GPU的情況下能夠近乎實(shí)時(shí)地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),實(shí)用性很強(qiáng).

2 基于編解碼網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

一個(gè)典型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示.

圖1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)模塊圖

圖1中背景模型就是當(dāng)前場(chǎng)景中背景的一種描述,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中通常作為輸入視頻幀的參照物.一般使用最開始的部分視頻幀來(lái)初始化背景模型,初始化完成后對(duì)每個(gè)輸入的視頻幀首先提取其特征,之后跟背景模型進(jìn)行比較來(lái)獲取檢測(cè)結(jié)果.輸入的視頻幀與檢測(cè)結(jié)果有時(shí)也用來(lái)維護(hù)更新背景模型.

本文使用高斯混合模型來(lái)進(jìn)行背景建模,將所得背景圖像與視頻幀作為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入即可直接獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果.下面來(lái)分別介紹我們所用的背景建模方法以及編解碼網(wǎng)絡(luò)模型.

2.1 背景建模

目前常用的背景建模方法[12]主要有中值法、均值法、卡爾曼濾波器模型[13]、碼本法[6]、單高斯模型以及混合高斯模型[14,15]等.其中中值法與均值法難以適應(yīng)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中光照等動(dòng)態(tài)變化,后幾種方法中混合高斯模型魯棒性相對(duì)較好,且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、計(jì)算復(fù)雜度不高,因此本文采用GMM來(lái)進(jìn)行背景建模,下面我們來(lái)詳細(xì)介紹GMM.

在時(shí)刻t的RGB或其他空間中的一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的值用 來(lái)表示,基于像素的背景減除法涉及到對(duì)一個(gè)像素是前景(FG)還是背景(BG)進(jìn)行決策,貝葉斯決策R的公式如下:

通常情況下,不知道前景對(duì)象的信息,如什么時(shí)候出現(xiàn),出現(xiàn)的頻率等,因此我們假設(shè)p(FG)=p(BG)和前景對(duì)象的出現(xiàn)符合均勻概率分布即可以使用式(2)來(lái)對(duì)某個(gè)像素是否屬于BG進(jìn)行判別,如果滿足公式,則對(duì)應(yīng)的是BG:

其中,Cthr是一個(gè)閾值,稱為背景模型.從訓(xùn)練集χ中來(lái)估計(jì)對(duì)應(yīng)的背景模型,得到的模型用表示.由于在實(shí)際的應(yīng)用中,場(chǎng)景中亮度可能是逐漸的改變(如戶外場(chǎng)景的天氣的變化)或者突變(戶內(nèi)場(chǎng)景的燈光的切換)以及場(chǎng)景中新對(duì)象的出現(xiàn)或者對(duì)象的消失都會(huì)對(duì)場(chǎng)景背景建模有一定的影響.為了適應(yīng)這種變化,通過(guò)增加新的樣本和排除舊的樣本來(lái)更新訓(xùn)練的樣本集,選擇一個(gè)合理的時(shí)間間隔T,在時(shí)刻t有當(dāng)有新樣本到來(lái)的時(shí)候,都需要更新訓(xùn)練集χT和重新估計(jì)然而來(lái)自老的樣本中可能會(huì)存在一些值是屬于前景對(duì)象的,因此我們應(yīng)該用來(lái)估計(jì),使用M個(gè)組件的GMM,對(duì)應(yīng)的公式如下:

這個(gè)算法呈現(xiàn)了一個(gè)在線的聚類算法,而且通常入侵的對(duì)象由一些具有小權(quán)重的聚類來(lái)表示,因此使用前B個(gè)最大的聚類來(lái)近似背景模型:

其中,cf表示一個(gè)屬于前景對(duì)象但是不會(huì)干擾背景模型的最大比例值.例如,如果有一個(gè)新對(duì)象進(jìn)入場(chǎng)景并在場(chǎng)景中保持靜止一段時(shí)間,那么該對(duì)象就很有可能產(chǎn)生一個(gè)額外穩(wěn)定的聚類,由于背景被遮擋,產(chǎn)生的額外的聚類的權(quán)重的值會(huì)持續(xù)增長(zhǎng),如果對(duì)象保持足夠長(zhǎng)的靜止時(shí)間,那么對(duì)應(yīng)的權(quán)重慢慢會(huì)超過(guò)cf,則其就會(huì)被當(dāng)成是背景.從式(4)能夠知道對(duì)象只需要大約靜止為幀,就會(huì)被認(rèn)為是背景的一部分,例如cf=0.1和α=0.001,那么就可以知道其需要105幀.為了更好的適應(yīng)環(huán)境的變化,用式(8)來(lái)替換式(4),可以得到權(quán)重的更新公式為:

其中,cT=c/T,c對(duì)應(yīng)的是支持一個(gè)高斯組件的樣本數(shù)目,例如可以選擇α=1/T,那么至少需要c=0.01*T樣本數(shù)來(lái)支持一個(gè)高斯組件,那么就可以得到cT=0.01,GMM對(duì)應(yīng)的具體流程如圖2所示.

圖2 高斯混合模型流程圖

通過(guò)以上介紹不難看出,GMM作為一種像素級(jí)的背景建模方法,并沒(méi)有利用到區(qū)域性特征如邊緣信息,如果前景目標(biāo)部分與背景顏色相似,則所得的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果很容易產(chǎn)生“空洞”,如圖3所示.

圖3 高斯混合模型檢測(cè)結(jié)果中的“空洞”

而另一方面深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)有著很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力,能夠?qū)W習(xí)到除顏色特征之外區(qū)域級(jí)的特征,可以有效解決該問(wèn)題,所以本文中先使用GMM來(lái)生成背景圖像,前景背景的分割則采用一個(gè)基于反卷積的編解碼網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn).

2.2 深度編解碼網(wǎng)絡(luò)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行背景或前景的二分類,從另一個(gè)角度看來(lái)就是一種像素級(jí)的語(yǔ)義分割,如圖4所示.

圖4 圖像語(yǔ)義分割(上)與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)(下)

在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域,目前比較成功的模型都是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,其中FCN[16]、SegNet[17]、DeconvNet[18]、DeepLab[19]是其中比較成功的模型,這些網(wǎng)絡(luò)都是首先使用卷積等操作來(lái)獲取描述原圖像的特征圖,之后從較低分辨率的特征圖(Feature Maps)解碼獲取原圖大小的像素級(jí)分類結(jié)果,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)類似一個(gè)編解碼器,我們不妨稱之為編解碼網(wǎng)絡(luò).

其中SegNet的作者在CamVid數(shù)據(jù)集[20]上使用相同的學(xué)習(xí)速率分別訓(xùn)練了這幾種模型進(jìn)行測(cè)試,其結(jié)果如表1所示.

表1 不同模型在迭代過(guò)程中的表現(xiàn)

表1中的G代表整體準(zhǔn)確率(global accuracy),指在所有10種類別(動(dòng)物、行人、卡車等10種)上的分類準(zhǔn)確率(正確分類的像素?cái)?shù)除以總像素?cái)?shù));C代表類別平均準(zhǔn)確率(class average accuracy),指在所有類別上的平均準(zhǔn)確率;mIoU代表平均交疊率(mean intersection over union),指分割結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的交疊率:

BF代表邊緣 指標(biāo),指針對(duì)邊緣像素點(diǎn)的F1指標(biāo)(綜合考慮準(zhǔn)確率與召回率):

通過(guò)結(jié)果不難看出SegNet能快速收斂到比較好的結(jié)果,且其對(duì)于邊緣的描繪較其他幾種模型好很多,因此我們選擇以SegNet為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

參考SegNet我們?cè)O(shè)計(jì)了兩種編解碼網(wǎng)絡(luò),第一種網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)編碼層(不妨稱之為SubNet-4),其結(jié)構(gòu)如圖5所示.

圖5 SubNet-4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)編碼網(wǎng)絡(luò)與對(duì)應(yīng)的解碼網(wǎng)絡(luò),最后接一個(gè)像素級(jí)的分類層來(lái)獲取分類結(jié)果,網(wǎng)絡(luò)的輸入為視頻幀與背景圖像,輸出為檢測(cè)結(jié)果.

編碼網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)“編碼器”首先進(jìn)行卷積操作,卷積核大小為7×7,邊緣填充3個(gè)像素,保證卷積后特征圖大小與原圖相等,然后批量歸一化[21](Batch Normalization),接著進(jìn)行像素級(jí)的線性整流(Rectified Linear Unit,ReLU),再進(jìn)行窗口大小為2×2、步長(zhǎng)為2的最大值池化操作來(lái)得到特征圖,這樣每經(jīng)過(guò)一層編碼特征圖大小會(huì)縮放到上一層的四分之一.

為了能得到原輸入圖像大小的特征圖,解碼網(wǎng)絡(luò)中的“解碼器”首先使用對(duì)應(yīng)層的“編碼器”中最大值池化的池化掩模(記錄了進(jìn)行池化操作時(shí)選擇了哪個(gè)位置的激活值作為池化結(jié)果)進(jìn)行一次“上采樣”,如圖6所示.

這樣的上采樣操作很明顯丟失了特征圖中的一些信息,所以每個(gè)上采樣層緊接著一個(gè)可訓(xùn)練的卷積層來(lái)還原原來(lái)的特征圖.類似編碼器中的設(shè)置,將卷積核大小設(shè)定為7×7,邊緣填充3個(gè)像素.這樣通過(guò)結(jié)合上采樣與卷積操作實(shí)現(xiàn)類似反卷積的效果,每次解碼將特征圖縮放到上一層的2倍大小,最終得到原輸入大小的特征圖用于像素點(diǎn)的分類.

圖6 SegNet中的上采樣

為了對(duì)比不同深度的編解碼網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上的表現(xiàn),我們進(jìn)一步加深了網(wǎng)絡(luò)層數(shù),得到第二種編解碼網(wǎng)絡(luò),其編碼網(wǎng)絡(luò)包含13個(gè)卷積層,結(jié)構(gòu)類似VGG16網(wǎng)絡(luò)[22](一個(gè)經(jīng)典的用于目標(biāo)分類的深度卷積網(wǎng)絡(luò))的前13個(gè)卷積層,對(duì)應(yīng)的解碼網(wǎng)絡(luò)也有13層(不妨稱之為SubNet-13),各個(gè)編解碼器結(jié)構(gòu)與SubNet-4相同,這里不再贅述.

2.2.2 計(jì)算復(fù)雜度分析

我們所提出的算法主要包含兩個(gè)模塊:GMM以及編解碼網(wǎng)絡(luò),下面我們簡(jiǎn)單分析下這兩個(gè)模塊的計(jì)算復(fù)雜度.

GMM背景建模算法中為了優(yōu)化對(duì)于模型參數(shù)的求解實(shí)際采用的是K-means聚類算法,K-means算法的計(jì)算復(fù)雜度一般為O(n×k×t),其中n為待聚類的點(diǎn)的個(gè)數(shù),在GMM中即為歷史幀的個(gè)數(shù),k為聚類中心個(gè)數(shù),即為GMM中高斯組件的個(gè)數(shù),t為直到收斂時(shí)的迭代次數(shù).如果數(shù)據(jù)本身就有一定的聚類結(jié)構(gòu),那么收斂所需的迭代數(shù)目通常是很少的,并且進(jìn)行少數(shù)迭代之后,再進(jìn)行迭代的話,對(duì)于結(jié)果的改善效果很小.鑒于上述原因,該模塊對(duì)于單個(gè)像素點(diǎn)的建模在實(shí)踐中可以認(rèn)為幾乎是線性復(fù)雜度的,其整體計(jì)算復(fù)雜度O(M×N×n)取決于圖像的大小.

一般的DCNN由卷積層以及全連接層構(gòu)成,而由于卷積層采用了局部連接及權(quán)值共享等手段,其計(jì)算復(fù)雜度較全連接層要低.SubNet中并沒(méi)有采用全連接層,以SubNet-4為例,其整體可以看作一個(gè)8層的全卷積網(wǎng)絡(luò),其計(jì)算復(fù)雜度可看作O(8×M×N×m×n),其中M、N、m、n分別代表每層圖像以及卷積核的大小.

綜上可以得知我們算法中較為耗時(shí)的模塊是編解碼網(wǎng)絡(luò),然而由于SubNet無(wú)全連接層,故與使用了普通DCNN進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法相比,有一定的速度優(yōu)勢(shì).

2.2.3 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

我們使用CDnet2014數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試,該數(shù)據(jù)集中包含了10個(gè)類別的場(chǎng)景總共約140 000幀的視頻數(shù)據(jù),其中有標(biāo)注的數(shù)據(jù)大約50 000幀,圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分別以不同灰度值被標(biāo)注為五類,如圖7所示.

1)灰度值0:靜止的像素點(diǎn).

2)灰度值50:屬于陰影的像素點(diǎn).

3)灰度值85:不在感興趣區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn).

4)灰度值170:運(yùn)動(dòng)狀態(tài)未知的像素點(diǎn)(通常在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)邊緣,源自運(yùn)動(dòng)模糊等因素).

5)灰度值255:運(yùn)動(dòng)的像素點(diǎn).

圖7 示例數(shù)據(jù)

我們的模型有兩個(gè)輸入,分別是視頻幀與背景圖像,視頻幀、背景圖像與真實(shí)數(shù)據(jù)共同組成一條訓(xùn)練數(shù)據(jù).其中背景圖像是我們使用高斯混合模型(高斯混合模型的模型個(gè)數(shù)為5,歷史幀數(shù)為100幀,平方Mahalanobis距離閾值固定為16)從視頻中生成的,具體每個(gè)實(shí)驗(yàn)所用到的訓(xùn)練以及測(cè)試數(shù)據(jù)我們?cè)趯?shí)驗(yàn)部分有對(duì)應(yīng)的說(shuō)明.

此外,為了適應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)的輸入,我們使用最近鄰插值(Nearest Neighbor Interpolation)視頻幀、背景圖像與標(biāo)注數(shù)據(jù)統(tǒng)一縮放到360×480的大小.

3 實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證模型及算法的有效性,我們先使用基準(zhǔn)場(chǎng)景中的部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練我們的SubNet模型并測(cè)試,對(duì)比了不同深度的網(wǎng)絡(luò)模型的表現(xiàn),并且與原GMM算法以及當(dāng)前比較先進(jìn)的算法進(jìn)行對(duì)比,之后我們?cè)谝恍┬碌膱?chǎng)景中對(duì)模型進(jìn)行了進(jìn)一步的微調(diào)及測(cè)試.

3.1 評(píng)估指標(biāo)與評(píng)估方法簡(jiǎn)介

衡量一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法質(zhì)量的指標(biāo)主要包括:

1)真陽(yáng)性(True Positive,TP):結(jié)果中的前景像素點(diǎn)確為前景像素點(diǎn).

2)偽陽(yáng)性(False Positive,FP):結(jié)果中的前景像素點(diǎn)并非前景像素點(diǎn).

3)真陰性(True Negative,TN):結(jié)果中的背景像素點(diǎn)確為背景像素點(diǎn).

4)偽陰性(False Negative,FN):結(jié)果中的背景像素點(diǎn)并非背景像素點(diǎn).

圖8 結(jié)果示意圖

圖8是實(shí)驗(yàn)結(jié)果的示意圖,其中白色矩形框是真實(shí)數(shù)據(jù),灰色矩形框是算法結(jié)果,圖中ABCD四個(gè)圓形區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)即分別為TP、FN、TN、FN的像素點(diǎn).

繼而可進(jìn)一步得出以下統(tǒng)計(jì)指標(biāo):

1)召回率(Recall,Re):

Recall=TP/(TP+FN)

2)特異度(Specificity,SPC):

SPC=TN/(FP+TN)= 1 -FPR

3)準(zhǔn)確度(Accuracy,ACC):

ACC= (TP+TN)/(P+N)

4)F評(píng)分(F Measure,FM):

FM= 2 ×ACC×Re/(ACC+Re)

5)偽陽(yáng)性率(False Positive Rate,FPR),又稱錯(cuò)誤命中率,假警報(bào)率 (False Alarm Rate,FAR):

FPR=FP/N=FP/(FP+TN)

6)偽陰性率(False Negative Rate,FNR):

FNR=FN/(TP+FN)

這里我們特別關(guān)注下F評(píng)分,從F評(píng)分的計(jì)算公式不難看出其結(jié)果是綜合考慮了多個(gè)評(píng)估指標(biāo),有較高的參考價(jià)值,較為魯棒的算法通常有更高的F評(píng)分.

此外,考慮到實(shí)用性,我們也會(huì)考察算法的速度,采用每秒幀數(shù)作為參考指標(biāo).

CDnet2014數(shù)據(jù)集提供了所有現(xiàn)有算法的結(jié)果以及各個(gè)算法與真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比所得的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),同時(shí)給出兩種評(píng)估方法:一是在線評(píng)估,將算法在所有場(chǎng)景上的結(jié)果上傳到服務(wù)器進(jìn)行評(píng)估;二是離線使用他們給出的工具包進(jìn)行評(píng)估,評(píng)估結(jié)果可能跟在線方式有細(xì)微區(qū)別,但整體不會(huì)差別太大.考慮到GMM模型的應(yīng)用場(chǎng)景,我們僅在部分場(chǎng)景上進(jìn)行了訓(xùn)練以及測(cè)試,所以我們使用離線的方式來(lái)評(píng)估我們的算法,并使用同樣的方式評(píng)估對(duì)比算法.

3.2 算法在CDnet2014基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們?cè)贑Dnet2014基準(zhǔn)(baseline)數(shù)據(jù)集中highway、office、pedestrians場(chǎng)景中隨機(jī)選取了10%的真實(shí)數(shù)據(jù)(約800條)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)分別訓(xùn)練SubNet-4與SubNet-13.

參考SegNet的訓(xùn)練過(guò)程,兩個(gè)模型都采用交叉熵函數(shù)[18]作為損失函數(shù),用隨機(jī)梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent,SGD)在Caffe框架[23]上進(jìn)行訓(xùn)練.在訓(xùn)練SubNet-4時(shí)將學(xué)習(xí)速率固定為0.01,根據(jù)實(shí)際硬件條件將批量大小(batch size)設(shè)置為10;訓(xùn)練SubNet-13時(shí)將學(xué)習(xí)速率固定為0.001,批量大小設(shè)置為4.我們觀察到在大約訓(xùn)練15個(gè)周期(epoch,指在所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)上都進(jìn)行一次訓(xùn)練)后兩個(gè)模型都已經(jīng)基本收斂,為了對(duì)比不同深度的模型的表現(xiàn),我們進(jìn)一步將兩個(gè)模型各自訓(xùn)練到約30個(gè)周期,之后在所得模型上進(jìn)行測(cè)試.兩個(gè)模型訓(xùn)練過(guò)程中損失函數(shù)值變化過(guò)程如圖9所示.

圖9 訓(xùn)練過(guò)程中損失函數(shù)值變化曲線

訓(xùn)練完成后,我們使用SubNet-4與SubNet-13分別在這些場(chǎng)景中進(jìn)行了測(cè)試,將測(cè)試結(jié)果與原GMM算法以及當(dāng)前效果比較好的SuBSENSE[8]及DeepBS[10]算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如表2所示.

表2 不同算法在三個(gè)場(chǎng)景上的整體表現(xiàn)對(duì)比

進(jìn)一步分析SubNet-4與SubNet-13在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中各個(gè)場(chǎng)景下的表現(xiàn),如表3、表4所示(其中“平均”是統(tǒng)計(jì)所有場(chǎng)景下TP、FN、TN、FN的結(jié)果,而不是簡(jiǎn)單計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的均值).

表3 SubNet-4在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中各個(gè)場(chǎng)景下的表現(xiàn)

表4 SubNet-13在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中各個(gè)場(chǎng)景下的表現(xiàn)

我們發(fā)現(xiàn)在highway場(chǎng)景中算法表現(xiàn)良好,但是在office、pedestrian場(chǎng)景中表現(xiàn)較差.為了研究算法表現(xiàn)不佳的原因,我們選取了SubNet-4在office場(chǎng)景下的部分結(jié)果進(jìn)行觀察,如圖10所示.

通過(guò)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),因?yàn)槲覀兊哪Ｐ褪峭ㄟ^(guò)背景圖像與視頻幀之間的差異性來(lái)找出前景目標(biāo),然而由于GMM模型本身的缺點(diǎn),office場(chǎng)景中的前景目標(biāo)在場(chǎng)景內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間停留后,導(dǎo)致GMM將其誤看作背景.鑒于office為一個(gè)背景變化不大的場(chǎng)景,我們手動(dòng)選擇了一張背景圖片作為全局背景(圖10中第600幀時(shí)生成的背景圖像),使用SubNet-4模型進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果如表5所示.

測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了我們的猜想,模型的表現(xiàn)有了很明顯的提升進(jìn)步.

另外算法各個(gè)模塊的計(jì)算耗時(shí)以及不同算法之間性能對(duì)比結(jié)果如表6、表7所示.

圖10 Office場(chǎng)景中第600、1200、1800幀的測(cè)試結(jié)果:視頻幀(上)、背景圖像(中)與檢測(cè)結(jié)果(下)

表5 不同背景下SubNet-4在office場(chǎng)景中的表現(xiàn)

表6 各個(gè)模塊的計(jì)算耗時(shí) (單位:ms)

實(shí)驗(yàn)中我們使用GTX 1080 GPU對(duì)算法的各個(gè)模塊進(jìn)行了加速,與同樣使用GPU加速的的DeepBS算法對(duì)比,我們?cè)谳^弱的硬件條件下SubNet-13取得了與DeepBS同等性能,而SubNet-4的性能更好,達(dá)到了15FPS,已經(jīng)近乎實(shí)時(shí).

表7 不同算法的性能對(duì)比

總結(jié)該階段的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得知:

1)我們的算法較原GMM算法有不小的提升.

2)我們的算法的表現(xiàn)已經(jīng)比較接近于當(dāng)前的頂尖算法,這一結(jié)果還是在沒(méi)有進(jìn)一步優(yōu)化背景建模算法及檢測(cè)結(jié)果的情況下實(shí)現(xiàn)的(比如DeepBS在獲取檢測(cè)結(jié)果后又使用時(shí)間中值濾波對(duì)結(jié)果做了進(jìn)一步的處理),表明我們的算法有很具競(jìng)爭(zhēng)力,也很有優(yōu)化潛力.

3)對(duì)比SubNet-4于SubNet-13,4層編解碼網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)已經(jīng)足夠好,進(jìn)一步增加網(wǎng)絡(luò)深度反而導(dǎo)致模型過(guò)擬合,降低了泛化能力;另一方面,考慮到算法性能及實(shí)用性,我們建議實(shí)際應(yīng)用中不需要采用過(guò)深的網(wǎng)絡(luò).

3.3 在CDnet數(shù)據(jù)集上的進(jìn)一步訓(xùn)練及測(cè)試

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的泛化能力,我們?cè)贑Dnet數(shù)據(jù)集的其他場(chǎng)景上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)及測(cè)試.參考之前不同深度編解碼網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比結(jié)果,我們這里僅使用SubNet-4進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn).

3.3.1 使用基準(zhǔn)模型在其他場(chǎng)景上進(jìn)行測(cè)試

首先我們使用在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的SubNet-4在CDnet2014數(shù)據(jù)集中badWeather類別下的部分場(chǎng)景上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),其結(jié)果如表8所示).

表8 SubNet-4在不同場(chǎng)景上的表現(xiàn)

結(jié)果發(fā)現(xiàn)算法在skating場(chǎng)景中表現(xiàn)良好,但是另一些場(chǎng)景中表現(xiàn)不佳,原因在于惡劣天氣下場(chǎng)景中有飄舞的雪花等干擾,基于背景-視頻幀對(duì)比的話不一定能得到很好的結(jié)果,我們需要進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化.

3.3.2 使用不同場(chǎng)景數(shù)據(jù)微調(diào)模型并測(cè)試

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有著很強(qiáng)的抗噪以及特征學(xué)習(xí)能力,因此我們嘗試使用新的場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)對(duì)SubNet-4模型進(jìn)行微調(diào).

具體來(lái)說(shuō),我們隨機(jī)選取了上面幾個(gè)場(chǎng)景的部分?jǐn)?shù)據(jù)(分別取各個(gè)場(chǎng)景的10%的數(shù)據(jù),總共約2000條數(shù)據(jù))對(duì)SubNet-4進(jìn)行了進(jìn)一步的訓(xùn)練微調(diào),同樣訓(xùn)練了約30個(gè)周期待模型收斂后在這些場(chǎng)景中進(jìn)行了測(cè)試.為了研究微調(diào)對(duì)模型的影響,我們同時(shí)測(cè)試了微調(diào)后的模型在CDnet2014 baseline類別中highway、office、pedestrians場(chǎng)景下的平均表現(xiàn),測(cè)試結(jié)果如表9、表10所示.

表9 微調(diào)后的SubNet-4在不同場(chǎng)景上的表現(xiàn)

表10 不同算法在badWeather部分場(chǎng)景中的平均表現(xiàn)

通過(guò)結(jié)果不難看出微調(diào)后的模型較原模型在新場(chǎng)景中的表現(xiàn)有了很大的提升,在badWeather場(chǎng)景上的平均表現(xiàn)甚至超過(guò)了現(xiàn)有最好的算法.其中一個(gè)很有趣的發(fā)現(xiàn)是微調(diào)后的模型在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)有所提升(F評(píng)分從0.9109提升到0.9284),表明增加數(shù)據(jù)量有助于提高模型的魯棒性.

3.3.3 與原GMM算法的直觀性對(duì)比

我們選取了部分測(cè)試結(jié)果與原GMM算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果如圖11所示.

不難看出我們的算法較原GMM算法有很大的提升,并且在有效地解決“空洞”問(wèn)題的同時(shí)大幅度提高了抗噪能力.

3.4 討論

通過(guò)多個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以得出我們的算法在原GMM算法上有了很大的提升,特別是針對(duì)特定場(chǎng)景微調(diào)模型后,算法的表現(xiàn)甚至超越了現(xiàn)有的一些頂尖算法,證明了我們所提出的算法的有效性.

實(shí)驗(yàn)結(jié)果也同樣說(shuō)明了這種算法雖然有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)與泛化能力,在使用特定場(chǎng)景的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)后能提升效果,但還是很依賴于背景建模方法,容易受GMM模型弊端的影響,然而也從另一個(gè)角度說(shuō)明了如果配合更好的背景建模方法,其效果能進(jìn)一步地提升.

圖11 測(cè)試結(jié)果對(duì)比,從上到下分別是視頻幀、真實(shí)數(shù)據(jù)、GMM算法結(jié)果與我們的算法結(jié)果

4 總結(jié)

受現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)性的影響,傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法往往效果不佳.為了提升算法效果,本文提出了一種新的基于編解碼網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,將該問(wèn)題看作像素級(jí)的語(yǔ)義分割問(wèn)題,結(jié)合GMM與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的參數(shù)調(diào)優(yōu)即可實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).并且算法模型非常簡(jiǎn)單,在使用GPU的情況下能夠近乎實(shí)時(shí)地進(jìn)行檢測(cè),實(shí)用性很強(qiáng).另外由于前景背景分割模塊是使用深度編解碼網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的,獨(dú)立于背景建模方法,如果配合更好的背景建模方法能夠進(jìn)一步的提升算法效果,還有很大的優(yōu)化空間.

總結(jié)得出論文的主要貢獻(xiàn)在于:

1)將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為圖像語(yǔ)義分割問(wèn)題,使用GMM結(jié)合基于反卷積的編解碼網(wǎng)絡(luò)有效地解決了GMM算法中的“空洞”等問(wèn)題.

2)證明了只需使用深度卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前景背景分割,無(wú)需較為復(fù)雜的背景建模方法以及參數(shù)調(diào)優(yōu)就能很好地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).

3)本文的算法仍然依賴于GMM,在未對(duì)模型輸出做任何形式的優(yōu)化的情況下仍取得了很好的結(jié)果,表明該方法很具潛力,仍有很大的改進(jìn)空間.

4)我們的模型十分簡(jiǎn)單,在使用GPU加速的情況下能夠近乎實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),很具實(shí)用性.

下一步的研究工作一方面可以嘗試使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)等適合處理時(shí)序數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)改進(jìn)背景建模方法,同時(shí)可以集成為一個(gè)可端到端學(xué)習(xí)的深度網(wǎng)絡(luò)模型,來(lái)提升算法效果與效率;另一方面可以探索使用更高效的語(yǔ)義分割模型來(lái)提升算法速度.

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