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基于粒子滤波的物体跟踪  

2011-07-19 17:28:30|  分类: 专业 |  标签: |举报 |字号 订阅

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1)初始化阶段-提取跟踪目标特征

该阶段要人工指定跟踪目标,程序计算跟踪目标的特征,比如可以采用目标的颜色特征。具体到Rob Hess的代码,开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域,然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图,即为目标的特征。直方图可以用一个向量来表示,所以目标特征就是一个N*1的向量V。

2)搜索阶段-放狗

好,我们已经掌握了目标的特征,下面放出很多条狗,去搜索目标对象,这里的狗就是粒子particle。狗有很多种放法。比如,a)均匀的放:即在整个图像平面均匀的撒粒子(uniform distribution);b)在上一帧得到的目标附近按照高斯分布来放,可以理解成,靠近目标的地方多放,远离目标的地方少放。Rob Hess的代码用的是后一种方法。狗放出去后,每条狗怎么搜索目标呢?就是按照初始化阶段得到的目标特征(色调直方图,向量V)。每条狗计算它所处的位置处图像的颜色特征,得到一个色调直方图,向量Vi,计算该直方图与目标直方图的相似性。相似性有多种度量,最简单的一种是计算sum(abs(Vi-V)).每条狗算出相似度后再做一次归一化,使得所有的狗得到的相似度加起来等于1.

3)决策阶段

我们放出去的一条条聪明的狗向我们发回报告,“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...那么目标究竟最可能在哪里呢?我们做次加权平均吧。设N号狗的图像像素坐标是(Xn,Yn),它报告的相似度是Wn,于是目标最可能的像素坐标X = sum(Xn*Wn),Y = sum(Yn*Wn).

4)重采样阶段Resampling

既然我们是在做目标跟踪,一般说来,目标是跑来跑去乱动的。在新的一帧图像里,目标可能在哪里呢?还是让我们放狗搜索吧。但现在应该怎样放狗呢?让我们重温下狗狗们的报告吧。“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...综合所有狗的报告,一号狗处的相似度最高,三号狗处的相似度最低,于是我们要重新分布警力,正所谓好钢用在刀刃上,我们在相似度最高的狗那里放更多条狗,在相似度最低的狗那里少放狗,甚至把原来那条狗也撤回来。这就是Sampling Importance Resampling,根据重要性重采样(更具重要性重新放狗)。

(2)->(3)->(4)->(2)如是反复循环,即完成了目标的动态跟踪。

  粒子滤波的核心思想是随机采样+重要性重采样。既然我不知道目标在哪里,那我就随机的撒粒子吧。撒完粒子后,根据特征相似度计算每个粒子的重要性,然后在重要的地方多撒粒子,不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波,计算量较小。这个思想和RANSAC算法真是不谋而合。RANSAC的思想也是(比如用在最简单的直线拟合上),既然我不知道直线方程是什么,那我就随机的取两个点先算个直线出来,然后再看有多少点符合我的这条直线。哪条直线能获得最多的点的支持,哪条直线就是目标直线。想法非常简单,但效果很好。

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