视频中背景建模目标检测综述(北京大学)
基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务，在许多应用中都起到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开，深入阅读了十余篇论文，在本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。报告接下来的部分组织如下:第二节介绍一般问题的陈述及典型的应用,第三节与第四节分别介绍基于像素的移动目标检测方法与基于区域的移动目标检测方法,第五节进行简单的讨论与总结。2问题陈述及应用一般而言移动目标检测并不单独地构成应用,而是作为一个组件出现在许多实际的应用之中。故移动目标检测的具体要求随着应用的改变而有很大的不同。例如对足球场上球员及足球的检测与跟踪就和对视频中用户手势的跟踪有所不同,前者的关键在于如何应对复杂的光照变化有效提取运动物体,后者的难点则在于如何从整个躯休大范围的运动背景中将手势的运动识别并提取出来。尽管不同的应用可能提出不同的技术上的要求,但是相当一部分这类问题还是可以在同一的框架下进行探讨和比较的。以下就是本文讨论范围内一般问题的陈述( Figure1):a.高层次的模型一般具有检测、跟踪、识别三个模块,其中识别模块并不必须b.检测模块可细分为移动日标区域检测与移动目标分组,其中前者是这个模块能够顺利工作的保证,其日的是将各帧内移动日标所在的区域标出该模型的输入为连续的视频,输出为跟踪的物体(即轨迹)或分类的物体,DetectioTrackingbackgroundObject detectionMatching usingFramescolor texture andTrackedsubtractionusing contoursmotion featuresobiectsGr。 up handling(merging andlittonFigure1系统框架图中即为一个典型的流程图,其中省略了分类模块并把运动目标区域检测规定为背景差分方法。该模型的典型应用场景是室内外的视频监视分析( Figure2),特别是交通数据的分析。另外体育运动视频(如足球或台球)的分析也能在该模型下解决。Figure2移动目标检测的典型应用:视频监控本文讨论的就是这样一个系统之中移动目标检测部分内容,并且将重点放在了如何判定移动目标区域的部分。这是这样的系统中的最初的处理,对于之后的处理能否获得有效的信息至关重要。该内容主要涉及两个问题:如何提取运动的前景,及如何建立一个良好的背景模型。后者一般并不是应用任务中所要求完成的,但往往是用以提取运动前景很好辅助工具,将新的一帧“减去”背景即可获得移动前景,故同时具有这两个步骤的方法也被称为“背景差分”,是移动目标检测中的一大类主流方法,本报告中涉及的大部分方法即属于这一类3基于像素的移动目标检测31均值-阈限方法均值-阈限( Figure3)的基本思路是计算每个像素的平均值和标准差作为它的背景模型Mean 2*Avg DiffMean”Mean-2*Avg DiffFigure3均值-國限方法4图中为某视频中单个像素在一定时间内不断更新得到的平均值和平均差值3,该像素处在天空的位置,在一段时问后有人的手挥过该区域,可以看到由于前景目标明显不如背景中的天空明亮,所以可以很容易将其分辨出来实际上均值-阈限方法就是赋予视频中每个像素一个统计上的背景模型,例如高斯分布模型4。每个点需要两个参数来衡量:均值与方差。后面将看到,许多更先进的棊于像素的移动目标检测方法其实无非采用了更复杂的分布模型来描述每个像素32阴影去除及三高斯模型简单的帧差值或均值-阈限方法在很多应川中都面临一个很严重的问题:阴影。在某些光照条件下,移动物体产生的阴影相对背景具有非常显著的差别从而被识别成了前景,有时这些阴影比物体本身还人,并且导致原本独立的运动物体连接在一起无法分割。一种简单的思路是放弃使用灰度值进行背景建模,而采用颜色信息从而将阴影的移动去除掉。这类方法需要一条假设:移动目标投射到路面上的阴影主要改变了该位置的亮度而对色度没有大的影响°。部分情况下确实可以承认该假设。在不同的颜色模型下有不同提取亮度信息的方式。在HSV等空间中这个任务尤为简单,因为亮度本身就是一个独立的分量,所以在该分量以外的维度上进行背景建模与差分就能消除一定的阴影。如果在常用的RGB颜色空间中,亮度的提取就稍微复杂倒。Figure4RGB空间中的亮度与色度3类似标准差的作用,但是计算更快捷。C.R. Wren, A Azarbayejani, T. Darrell, and A P Pentland "pfinder Real-Time Tracking of the human body lEEETrans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, July 1997J.M. Alvarez, A Lopez, and r Baldrich, " Illuminant-Invariant Model-Based Road Segmentation",IEEE IntelligentVehicles Symposium, June 20085将一个像素的颜色值在RGB三维空间中表示( Figure4),背景建模就是确定了穿过原点的一条色度直线,所有在该直线上的颜色都认为是背景色。当前颜色相对参考颜色(背景)的亮度分量a1由最小化下式给出:φ(a;)=(l1-c1E)2a2表示该像素当前值相对参考背景色的相对亮度。如果其值为1则代表亮度相同,大于1代表比背景更亮,小于1代表比背景更培当前颜色到色度直线的垂直距离就表小色度的偏离:CD1=‖l2-aE1‖(3)利用色度与亮度的偏离值就可以将新的颜色值分为四个类别Forground: CDi> IcD or ai> Alow, elseM()Back ground:aτa2else(4)ShadowelseHighlightotherwise其中CD2与a分别代表均一化之后的两个偏离分量。这些方强烈依赖于上面提到的假设:阴影仅仅改变背景亮度而不改变色度。但是这个假设实际上并不总是有效,很多时候还需要更复杂的方法达到去除阴影,鉴别真正移动目标的目的。三高斯模型4就是针对去除阴影的考虑提出的。这个模型中采用三个高斯分布相结合( Figure5)对各像素进行建模。三个高斯成分分别为:道路、运动前景及阴影。这三个成分组合成为了完整的混合模型(b)和印甲品f叫intersity valeFigure5三个高斯分布相结合6此方法之后面临的主要问题是如何通过一定时间的学习获得每个高斯分布的参数从而建立有效的模型。相关文献中提出采用EM算法( ExpectationMaximization Algorithm)进行学习。EM算法是一个迭代的算法,通过有限步的迭代就能够获得较好的模型估计。一般而言,为了从一个数据集中获得该数据集满足的混合分布,可以采用最大后验概率估计的方法进行估计,但是这样的方法需要关于每个数据分类的信息(即每个值属于哪个类别)。然而在移动目标检测过程中往往都是无监督的学习从而不可能获得这样的分类信息,而只能自动设定个预先的分类,然后通过迭代不断改进,这就是EM算法的基本思路另外,由于各点的数据是不断改变的,于是采川原始的EM算法对每一帧都进行重复的迭代既不必要也不现实,可以采用EM算法的一个变种:增量EM算法33高斯混合模型(GMM331背景建虞在某些场景之下,采用三个高斯分布的混合模型仍然无法有效地描述复杂的现实环境,于是髙斯混合模型四被提出了。高髙斯混合模型采用类似3.2中三个髙斯模型的思路,希望采用多个高斯分布相结合的方法来描述环境。与前面的模型不同的是,现在高斯分布的个数不是固定的一个或三个了,而是随着各个像素实际的需要动态地进行设定。另外该方法也放弃采用费时的EM算法而采用更快捷的方式进行背景建模与更新。假设已知像素(xo,y)在过去一段时间中的颜色值或灰度值{X1,…,X}={(xo,yo,):1≤i≤t(5)若由K个高斯分布的高斯混合模型对该像素进行建模,则新观察到一个颜色值或灰度值的概率为P(x1)=)o*n(x,,E(6)在RGB等彩色空间中为了简化计算可以采用如下公式k,t7)A Dempster, N. Laird, and D. Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM algorithm", Journalof the Royal Statistical Society, pp. 1-38, 1977这个公式假设了各个颜色分量是相互独立的。尽管事实并不如此,但这样计算在保留充分的精确性的同时大大降低了计算复杂性。这样每个像素就采用κ个峰的髙斯混合模型完成了建模。剩余的问题同样是如何对模型中的各个参数进行估计,以及如何判别前景。3.3.2背景更新背景更新大致有这几个步骤:a.每一个新的值都与所有K个高斯分布进行匹配,直到找到充分吻合的分布(判断方式与均值-阈限方法类似)b.若新的值与所有K个分布都不接近,则将K个分布中权值最小的一个替换成一个新的分布,该分布以新的值为均值,并且具有很高的初始方差和很低的初始权重;C.若新的值与某个分布充分接近,则认为其属于该分布并更新各个分布的权值及参数Ort=(1-aOKt-1+aM(8)=(1-p)ut-1+p·X(9)=(1-p)21+p(X-1)(x-2)(10)here(kok(11)其中(8)式中Mkt对于匹配上的分布唯1,对于其他分布为0α表示适应性的强弱,α越大,给予新的值的权重越大,也就适应得越快;(9)式(10)式仅针对匹配上的分布,而其他分布的参数保持不表3.3.3前景检测运动前景的检测主要有以下几个步骤a.对所有的高斯分布按照ω/σ进行从大到小的排序;b.取前B个高斯分布,满足B= argminkT(12)k=其中T表示背景应该占的比重,如果T取得较小则类似于前面介绍的均值阈限模型,T取得较大则允许背景有更丰富的特性,如随风摆动的树叶或水面的波纹等等。C.如果当前出现的新的值并不符合这B个高斯分布,则认为是运动的前景,否则认为是背景。34非参数模型341背景建模为了能够更快速地适应变化的背景,并且保证对移动物体的敏感性,马里兰大学A. Elgammal等人提岀采用非参数的模型四对各个像素进行建模。该方法并不指定确切模型形式,而釆用核旳数来利用历史薮据建立模型。在釆用高斯核的情况下,一个颜色出现的概率’∑K(x-x∑∏1(13)2这样实际上就是对考虑范围内所有的历史值都建立一个高斯分布,并利用所有这些分布对当前值进行分析。由于高斯分布的假设,故(x1+1-x1)~N(0272),于是可以估计方差(14)0.68V2其中m是|x+1-xl的中位数。号外由于在这种方法下需要大量计算核函数的值,故可以预先计算出一定精度的核函数数据表,通过查表的方法大大加快计算的速度。实验表明这样的方法在一般的PC机上是可以达到实时的计算要求的。34.2减少错误检测为了降低由于局部抖动(如树叶抖动、摄像机抖动)带来的错误检测,该方法利用了一定的区域信息。原先的P(x1)现在改用Pm(x代替PN(t= maxyEN(x)Prix Byy(15)此处N(x)指该像索周围的一个小区域,B指像素y对应的背景模型。这样就充分降低了由于小范围抖动导致的错误检测。7该式成立仍然需要假设各个颜色分量相互独京。9该方法需要维护两个背景模型:长期模型及短期模型。其中短期的模型是为了能够快速适应变化的背景而提出的,仅利用相当短的一段历史值建立模型,另外该模型采用选择更新机制(仅对判定属于背景的值进行更新);长期的模型在相当长的时间内通过盲更新机制(对所有值进行更新)获得。两个模型判定结果的交集能够进一步降低错误的检测,但同时也去除了部分实际上是移动目标的部分。最终采用的策略为:所有由短期模型检测出来,并且与两个模型判定结果交集相邻的像素被视作运动的前景3.4.3去除阴景这个方法同样提到了去除阴影的问题( Figure6)采用RGB颜色模型的一个变种表示颜色:RBR+G+B·9=R+G+Bb=R+G+B′(16)s=RtG+B(17)令A为某个像素在一定时间内的取值,而定义B如下B={x1|x∈A≤≤阝(18)其含义就是该像素过去的背景取值中与当前值亮度接近的值的集合利用B中的值在(r,g)二维空间上进行上述的背景建模及前景检测,就能很有效地消除检测的阴影。Figure6非参数模型下的阴影去除4基于区域的移动目标检测从上面的介绍的方法来看,建立的背景模型越来越复杂:高斯分布的个数从一个到三个,再到K个,再到每个历史值各一个。这样的背景模型已经具有了高度的复杂性,但是在有些应用环境下效果仍然并不理想。反思一下这些方法的特点,仅仅利用各个像素的独立信息而没有考虑像素之间的关联性是键的原因。其实在3.42中采用方法实际上已经开始尝试以局部区域作为考虑问题的范围,
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机械原理MATLAB辅助分析
该书籍提供了如何基于MATLAB软件进行机械原理里面一些机械结构的运动分析，里面还有MATLAB程序可供使用，很不错的一本书。高等学校教材◎李滨城徐超编著机械原理 MATLA辅助分析化学孓业約版祉本书介绍了数学软件 MATLAB辅助机械原理分析的方法。运用解析法,通过建立数学模型,对机构与机器进行精确的分析与综合,是机械原理学科发展的重要方向。全书分为七章,分别应用 MATLAB进行了平面连杆机构的运动分析、平面连杆机构的力分析、连杄机构设计、凸轮机构设计、齿轮机构设计、机械的运转及其速度波动的调节和机构优化设计,每一专题内容通过数学模型的建立、计算实例的介绍、 MATLAB程序的编制,深入浅出地介绍了 MATLAB在机槭原理中的应用。书中大量的程序实例不但实用,更包含作者多年在机械原理教学中使用 MATLAB的经验。本书既可作为高校机械类专业选修课的教材,也可作为学习机械原理和机械原理课程设计的参考书。图书在版编目(CIP)数据机械原理 MATLAB辅助分析/李滨城,徐超编著北京:化学工业出版社,2011.5ISBN978-7-122-10596-7I·机…Ⅲ.①李…②徐…Ⅲ,机构学-计算机辅助分析软件包, MATLABⅣ.TH1139中国版本图书馆CP数据核字.(2011)第026200号责任编辑:杜进祥周永红装帧设计:韩飞责任校对:边涛出版发行:化学工业出版社(北京市东城区青年溯南街13号邮政编码100011)印刷:北京市振南印刷有限责任公司装订:三河市宇新装订厂710mm×100m1/16印张11%字数227千字2011年7月北京第1版第1次印刷购书咨询:010645188传真:010-64519686)售后服务:010-64518899网址:http://www.cipciom,cn凡购买本书,如有缺损质量问题,本社销售中心负责调换。定价:25.0元版权所有违者必究前FOREWORD机械原理 MATLAB辅助分析现今,计算机辅助设计在机被原理学科中得到了广泛的应用。为了在教学中培养学生利用计算机先进软件解决实际问题的思维方法和动手能力,我们从2007年开始尝试在机械原理教学中应用 MATLAB辅助机械原理分析与综合,在多年教学改革实践的基础上,编写了这本《机械原理 MATLAB辅助分析》本书运用科学与工程计算语言 MATLAB进行编程计算,它是一种数值计算的优秀工具,易学易用,一般学生只要经过10多个小时的练习就能够用它完成所需要的计算。本书在内容编写上首先是应用解析法建立分析或综合的数学模型,然后通过具体的计算实例来说明数学模型的使用方法,接着用 MATLAB进行编程计算。书中所附程序全部在计算机上调试通过,有些实例还根据运算结果绘制出了相应的分析曲线图和设计仿真图。其目的一方面可加深学生对课程内容的理解,提高分析问题和解决问题的能力;另一方面,意在培养学生独立编程能力,掌握 MATLAB编程方法和技巧。在编写本书过程中,编者参考了高等院校理工科机械类专业机械原理课程的现行教学大纲,也参照了兄弟院校编写的《机械原理》有关教材。江苏科技大学有关领导和机械原理学科组对本书的编写和出版给予了热情的帮助和支持,在此谨致深切的谢意。由于编者水平有限,加之编写仓促,书中定有不妥之处,恳请读者批评指正。编者2010年10月目录CONTENTS机械原理 MATLAB辅助分析算一章平而连杆机构的运动分析第一节平面连杆机构运动分析概述…………第二节铰链四杆机构的运动分析…1128第三节曲柄滑块机构的运动分析第四节导杆机构的运动分析……………………………………………………14第五节六杆机构的运动分析习题..···.·.4444·:4.:4.4···4a,:s30第二章平面连杆机构的力分析35第一节平面连杄机构力分析概述甲曹鲁,度m曲·使普35第二节铰链四杆机构的力分析……………………………………37第三节曲柄滑块机构的力分析44第四节导杆机构的力分析…………………………………51第五节六杆机构的力分析:::·.=:··..4:··““·4“““+“++:·+t58习题…………………………………………………………-………………………68第三章莲杆机构设计第一节铰链四杆机构类型判断72第二节几何法按连杆上活动铰链已知位置设计四杆机构………………………77第三节位移矩阵法按连杆预定位置设计四杆机构第四节解析法按连杆预定位置设计四杆机构第五节按预定的运动规律设计四杆机构·97第六节按行程速比系数及有关参数设计四杆机构102习题……112算四章凸轮机构设计117笫一节推杆常用的运动规律…………………………………117第二节凸轮轮廓曲线的设计118第三节程序设计实例………………122习题130第五章齿轮机构设计第一节渐开线函数的计算133第二节渐开线标准直齿圆柱齿轮的设计计算·:.+.....::...·..:=.::·138第三节直齿圆柱齿轮机构传动设计计算143第四节渐开线齿轮的范成…………………………………………………“145习题150算六章机的运转及其遠度波动的调节151第一节机槭的运转及其速度波动的调节概述番福…·151第二节机械系统的等效动力学模型……………………………………152第三节机槭运动方程式156第四节机槭运转的速度波动及其调节方法…………………………………,165习题………………167第七章机构优化设计169第一节平面连杆机构再现已知运动规律的优化设计…169第二节凸轮机构最大压力角及其位置的确定……………………………174习題………………………………………178参者文獻第一章平面连杆机构的运动分析第一节平面连杆机构运动分析概述机构的运动分析,就是按照已知的起始构件运动规律来确定机构中其他构件的动。它的具体任务:一是求构件的位置;二是求构件的速度;三是求构件的加速度、数学模型的建立平面连杆机构属闭环机构,在用解析法进行机构运动分析时,采用封闭矢量多边形法求解较为简便。首先建立机构封闭矢量方程式,然后对时间求一阶导数得到速度方程,对时间求二阶导数得到加速度方程。二、程序设计每个平面连杆机构运动分析 MATLAB程序都由主程序和子函数两部分组成,其程序设计流程如图1-1所示。开始开始输入已知参数,如各构件尺寸等输入已知参数,如各构件尺寸等调用子函数求解位移表达式求机构的位移、速度和加速度求解速度表达式用图形输出计算结果求解加速度表达式机构运动仿真结:)结束(a)主程序b)子函数图1-1平面连杆机构运动分析程序设计流程子函数的任务是求机构在某一位置时,各构件的位移、速度和加速度;主程机械原理 MATLAB辅助分析序的任务是求机构在一个工作循环内各构件的位移、速度和加速度的变化规律,并用线图表示出来,同时进行机构运动仿真。第二节铰链四杆机构的运动分析在图1-2所示的铰链四杆机构中,已知各构件的尺寸及原动件1的方位角a1和匀角速度ω,需对其位置、速度和加速度进行分析。、数学模型的建立为了对机构进行运动分析,先如图1-2建立直角坐标系,并将各构件表示为杆矢,为了求解方便,将各杆矢用指数形式的复数表示。1.位置分析B2如图1-2所示,由封闭图形ABCDA可写出机构各杆矢所构成a163的封闭矢量方程+=+(1其复数形式表示为图1-2铰链四杆机构l1en+l2e2=l3e3+l4(1-2)将上式的实部和虚部分离,得l1 tl2 cosb2=l3 cos03+lLysin@1 +l2 sin02=L3 sine(1-3)由于式(1-3)是一个非线性方程组,直接求解比较困难,在这里借助几何方法进行求解,在图中连接BD,由此得D=2 +4A-2L1 cos9=arcsin(,singBD2-lrccs2LBDL363=π82=arcsinls sinBa-Li sinel1-4)2.速度分析将式(1-2)对时间t求一次导数,得速度关系tl202e=l30(1-5)第一章平面连杆机构的运动分析将上式的实部和虚部分离,得G1 w1 cosB)+li az cos]2=l3w3 cose1-6)Liw sinB1+1202 sinB2=l3 w3 sinB3若用矩阵形式来表示,则上式可写为l2 singal3 sinaLi sinBaI(1-7)l2 cost2Co3-l,解上式即可求得二个角速度2、aB33.加速度分析将式(12)对时间t求二次导数,可得加速度关系表达式-L2 sine ls sinB3 ]ra2w2 L2 cose2 als cos03 1o2141coS61le coste -l3 cose1an2 L2 sine2 (3 l3 sinO3 I La3u1 1 siney(18)解上式即可求得二个角加速度a2、a3。二、计算实例例1-1】如图1-2所示,已知铰链四杆机构各构件的尺寸为:l1101.6mm,l=254mm,l3=177.8mm,l4=304.8mm,原动件1以匀角速度1=250rad/s逆时针转动,计算构件2和构件3的角位移、角速度及角加速度,并绘制出运动线图。三、程序设计铰链四杆机构 MATLAB程序由主程序 crank rocker main和子函数crank rocker两部分组成。1.主程序 crank_ rocker_main文件兴著并菁兴并菁普并普菁暑菁#“萧誓養美赀黄并“兴弹一萧萧兴浙普兴黃蒉景是吴暑普暑州,暑1.输入已知数据clear ill=101.6;2=254;l3=177.8;l4=304.8omega=250;alpha1=0hd=pi/180;du=180/pi;%2.调用子函数 crank rocker计算铰链四杆机构位移,角速度,角加速度forn1=1:361theta=(nl-1)*hd:Theta, omega, alpha]-crank rocker(thetal, omega, alpha1, 11, 12, 13. 14)theta2(nl)=theta(1): theta(n1)=theta(2)
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