基于深度卷积网络与尺度不变特征变换的行人跟踪框架.PDF

中国科学: 信息科学 2018 年 第48 卷 第7 期: 841–855 SCIENTIA SINICA Informationis 复杂系统智能仿真与控制专刊 论文 基于深度卷积网络与尺度不变特征变换的行人跟踪 框架 * 陈凯 宋晓 刘敬 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院, 北京 100191 * 通信作者. E-mail: songxiao@buaa.edu.cn 收稿日期: 2017–12–27; 接受日期: 2018–03–18; 网络出版日期: 2018–07–17 国家自然科学基金(批准号: 资助项目 摘要 在计算机视觉领域已经提出了很多物体跟踪算法和多人跟踪算法, 但是遮挡一直是跟踪领 域一个具有较大挑战性的问题. 为了实现在多种遮挡情况下的行人跟踪, 本文提出了一种基于深度 学习的行人跟踪框架: 根据物体检测算法Faster R-CNN 训练了一个行人检测算法作为行人跟踪的 有哪些信誉好的足球投注网站机制, 相比于梯度下降算法这个机制在缩小有哪些信誉好的足球投注网站范围的同时提高了准确度; 利用颜色直方图和 尺度不变特征相结合作为目标的表示方式, 在目标匹配的过程中, 基于 FCN 图像语义分割算法训 练了一个针对行人全卷积网络来提取目标模型中的行人信息以便于去除背景的噪声影响. 在数据库 OTB 上与其他跟踪方法进行了比较, 结果显示所提出方法比其他跟踪器在有遮挡的情况下提高了 跟踪的准确率和成功率. 关键词 Faster R-CNN, SIFT, FCN, 图像语义分割算法, 颜色直方图 引言 行人跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题, 在很多应用领域都有广泛的应用, 比如无人车、机 器人、视频监控等. 我们最终取得的效果是帮助无人车、机器人、警察在具有遮挡的复杂监控画面中 跟踪到目标. 然而传统的目标跟踪算法跟踪的场景过于简单, 行人跟踪领域还存在很多挑战, 例如光照 强度、行人姿态、变化、遮挡等 . 尤其是物体对行人的遮挡以及行人之间的相互遮挡是一直以来 一个具有很大挑战性的难题. 目前在目标跟踪领域已经提出了很多优秀的算法, 这些算法可以被分为 产生式和判别式两大类. 尽管这两大类跟踪算法在目标跟踪方面都取得了很好的效果, 但是一旦有较 大的部分遮挡或者长时间遮挡的存在, 它们就会产生漂移, 甚至丢失跟踪目标. 现有的优秀产生式和判别式算法由于采用均值漂移 和粒子滤波 等算法作为有哪些信誉好的足球投注网站机制, 这 些有哪些信誉好的足球投注网站机制都是由上一帧目标的位置作为初始位置迭代有哪些信誉好的足球投注网站目标, 当有遮挡存在的情况下, 目标模型 引用格式 陈凯 宋晓 刘敬 基于深度卷积网络与尺度不变特征变换的行人跟踪框架 中国科学 信息科学 ⃝ 《中国科学》杂志社 陈凯等: 基于深度卷积网络与尺度不变特征变换的行人跟踪框架 因为参杂遮挡物信息, 导致目标模型逐渐发生改变, 以至于跟踪发生漂移. 为了解决行人跟踪过程中 各种遮挡问题, 本文所提出的行人跟踪框架, 预先训练一个行人检测器作为目标有哪些信誉好的足球投注网站机制, 这样就使得 目标模型更多包含行人信息, 然后用图像特征算法来区分我们的目标和其他行人的跟踪思路. 本文在以下3 方面为行人跟踪做出了贡献: (1) 为了能够在有遮挡的情况下快速准确地跟踪到目标行人, 使用能够达到近乎实时的高精度检 测的 Faster R-CNN 作为有哪些信誉好的足球投注网站机制, 采用支持简单快速对比的 RGB 颜色直方图和具有对旋转、尺 度缩放、亮度变化保持不变性, 对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性的 SIFT 作 为目标表示方式. (2) 基于颜色直方图 ,