第２９卷第８期 计算机仿真 ２０１２年８月
文章编号：１００６—９３４８（２０１２）０８—０２３０—０５
基于颜色匹配的密集多目标快速跟踪算法
曹 燕，陈玉婷，曾晓珊
（华南理工大学电子与信息学院，广东广州５１０６４０）
摘要：研究公共场所的监控场景问题，为了实现密集运动目标的快速准确的跟踪并有效排除目标碰撞、遮挡形成的干扰，提 出了一种基于颜色匹配的密集多运动目标快速跟踪算法，运用形态学方法准确提取目标。根据卡尔曼原理得到目标在下一 帧的预测位置，并确定搜索框的位置，然后在搜索框内运用简化的颜色匹配跟踪方案，提高匹配速率，实现密集运动目标的
快速跟踪，且通过设定稳定度数组来迅速排除碰撞、遮挡情况形成的干扰，从而实现密集目标的快速准确跟踪。仿真表明， 改进方法能在多目标跟踪过程中正确处理目标的碰撞、遮挡等问题，可实现公共场所的实时准确监控。 关键词：密集多目标跟踪；颜色匹配；稳定度；书尔曼预测 中圈分类号：ＴＰ３９１．９ 文献标识码：Ｂ
Ｆａｓｔ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｎｄ Ｄｅｎｓｅ Ｔａｒｇｅｔｓ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏｌｏｒ Ｍａｔｃｈｉｎｇ
ＣＡＯ Ｙａｎ，ＣＨＥＮ Ｙｕ—ｔｉｎｇ，ＺＥＮＧ Ｘｉａｏ—ｓｈａｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ ５ １０６４０，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｖｉｄｅｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｃｅｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｕｂｌｉｃ，ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｔｒａｃｋ ｄｅｎｓｅ ｔａｒｇｅｔｓ ａｎｄ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ
ｏｆ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ，ａ ｆａｓｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｄｅｎｓｅ ｍｕｌｔｉ—ｔａｒｇｅｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｌｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．
Ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔｓ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｆｌａｍｅ
ｗａｓ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｅｒ．Ｉｎ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｂｏｘ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｃｏｌｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｒａｃｋ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｎｄ ｄｅｎｓｅ ｔａｒｇｅｔｓ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｂｙ ｓｅｔｔｉｎｇ ａ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ
ａｒｒａｙ，ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｓｏｌｖｅｄ ｑｕｉｃｋｌｙ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｓｔｅｐｓ，ｔｈｅ ｄｅｎｓｅ ｍｕｌｔｉ—ｔａｒｇｅｔｓ ｗｅｒｅ ｔｒａｃｋｅｄ
ｑｕｉｃｈｌｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｌｌｕｓｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒ—
ｌｙ，ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｖｉｄｅｏ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｃｅｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｕｂｌｉｃ．
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｍｕｈｉｐｌｅ ａｎｄ ｄｅｎｓｅ ｔａｒｇｅｔｓ；Ｃｏｌｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ；Ｋａｌｍａｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
１ 引言
视频监控系统在公共休闲娱乐场所具有越来越广泛的
应用前景。以泳池监控为例，游泳池内泳者密集，泳技参差
不齐，存在安全隐患，同时泳池的安保人员发现险情及实施
救援也有一定的难度，有必要对泳者进行监控。公共场所视
频监控便是多目标的匹配与跟踪技术的应用之一，其设计难
点是目标密集情况和发生碰撞遮挡情况的目标匹配与跟踪。
多运动目标匹配的常用方法有基于距离的匹配 ，基于
目标位置、形状或速度等Ｅｔ标特征的匹配 、上下帧目标重
基金项目：国家自然科学基金项目资助（６０９０２０８７），中央高校基本科
研业务费专项资金资助，华南理工大学 收稿ｎ期：２０１１—０７—１７修回日期：２０１１—１ｌ一０３
．－－－——２３０．－－－—— 叠像素数的匹配 Ｊ、区域生长 、基于颜色的匹配 卜ｌ６ 等。
其中，基于颜色的匹配方案比较适合目标密集情况下对外观
相似的目标进行跟踪。常规的颜色模型，从采样点的角度分
为手工采样和自动采样；从算法角度，颜色模型的建立方法
主要有均值方差法、颜色直方图统计法及其改进等。均值方
差法需要对目标的所有点都要参与运算，计算量较大；颜色
直方图统计法由于在ＲＧＢ颜色模型中，一共有２５６ 种颜色，
如果再考虑在此基础上进行直方图计算，计算量非常大，严
重降低处理速度。基于此，本文考虑采用基于颜色的匹配方
案来实现对密集目标的匹配与跟踪。在采样点的选取上采
用自动采样，即系统按照Ｅｌ标的结构比例自动完成采样过
程；从算法角度，本文则选取目标少量的特殊颜色点，将特殊
点的各维度颜色与颜色模型进行比较。由此简化了匹配过 程，同时能实现对外观相似的密集目标的准确跟踪。
在对碰撞和遮挡问题的处理上，已提出的方法如动态贝
叶斯网络模型 、颜色直方图的粒子滤波 、网格模型
等，它们有较高的精确度，但较复杂。本文拟仅通过稳定度，
对目标存在的可能性进行判断。这样设计的优势是：①不需
设计专门的模块识别或应对碰撞和遮挡的情况；②目标遮挡
和碰撞均被视为目标粘连的情况，不需分开讨论。该方法虽
然在目标粘连时无法实现匹配，但却不会导致目标丢失，同
时省去了目标链、指针等许多参数的设置，在碰撞遮挡发生
频繁的跟踪环境，可极大地提高算法的效率。
２核心思想
２．１简化的颜色匹配模型
为了实现对外观相似的密集目标的快速准确跟踪，本文
采用了简化的颜色匹配模型。首先选出目标具有颜色特征
的区域作为颜色的采样区域，将采样区域内的若干点选定为
采样点，并按照目标的结构比例记录其位置：
Ｐ¨＝（ｃｘ（ｊ）一Ｏｌｋ，ｊｒ（ｊ），ｃｙ（ｊ）一ｆｌｋ，ｊｒ（ｊ）） （１）
其中Ｐ¨、（ｃｘ（ｊ），ｃｙ（ｊ））、ｒ（ｊ）分别为目标 的第ｋ个采样点
的位置坐标、质心坐标、目标半径。Ｏｌ¨、 ，，表示该采样点相
对质心移动的距离系数。 在第一帧中，将各目标的采样点对应的ＲＧＢ三个维度
的颜色值，依次存入颜色模型矩阵ＣｏｌｏｒＭｏｄｅ（Ｋ，Ｊ，Ｖ），Ｋ、Ｊ、 ｖ分别表示采样点总数、目标总数及维度。因此，第ｊ个目标
的第ｋ个采样点对应的原ＲＧＢ图像中的第ｖ维的颜色
值为：
ＣｏｌｏｒＭｏｄｅ（Ｋ，Ｊ，Ｖ）＝Ｆ（Ｐ ， ）
其中
ｋ∈（１，Ｋ）， ∈（１，Ｊ）， ∈（１，Ｖ） （２）
Ｆ为输入图像，在此后的各帧中，如第ｉ（ｉ＞１）帧，按同样的
选取采样点的规则对目标进行颜色采样，再与已有的Ｃｏｌｏｒ－
Ｍｏｄｅ对比。
ｌ Ｆ （Ｐ“，Ｖ）一ＣｏｌｏｒＭｏｄｅ（ｋ， ， ）Ｉ＜Ｔ
＝１，２，３ （３）
Ｆ （Ｐ¨， ）分别表示目标 的第ｋ个采样点在Ｒ、Ｇ、Ｂ维度的
颜色值， 为各维度匹配时允许的色差阈值。若满足式（３），
则认为该采样点与颜色模型匹配，即实现了简化的颜色匹
配。并用第ｉ帧中目标 的各采样点的颜色值Ｆ （Ｐ ， ）替
换ＣｏｌｏｒＭｏｄｅ中相应位置的原值，实现颜色模型的更新。若
未实现目标匹配，则不更新颜色模型。若检测到新生目标，
按照同样方法建立颜色模型，并采用简化的颜色匹配方法在
后续帧中进行目标匹配。
各帧中每个目标都在相同的特殊点处采样，并将前后帧
相同采样处的颜色值进行比对，这样可避免目标不同的位置
客观存在的颜色误差，但该方法仍可能会因为光线、浪花等
产生的白点影响到某个采样点的颜色值而失配，解决方法是 选取Ｋ＞＞１个采样点，根据具体跟踪情况设定一个匹配数
的阈值，若实现匹配的采样点数超过该阈值，则认为该目标
实现了匹配。
２．２碰撞遮挡问题的处理
碰撞和遮挡的情况在目标密集环境下会时常发生，因此
系统应能保证这些特殊情况下的正确跟踪。当碰撞和遮挡
发生时，两目标发生了粘连，系统会误认为出现了一个新生
目标，两目标跟踪失败。
为避免这种情况，本文在跟踪过程中建立一个稳定度数
组Ｓｔａｂｌｅ［Ｊ］，Ｊ表示目标总数。ｓｔａｂｌｅ［Ｊ］的值即为第ｊ个目
标的稳定度，初始化为１，最大值为Ｓｍａｘ（经验值）。其意义
为：每个目标在刚出现时，都被视为不稳定的，初始化为１，随
着跟踪成功次数的增加，其稳定度也增加；若匹配不成功，其
稳定度减小，当稳定度减小到ｓｔａｂｌｅ［ｊ］＝０时，即可认为目标
ｊ已？肖失，不再对该目标进行跟踪。目标粘连情况（遮挡或碰
撞）的跟踪结果如图１所示。
目标１ 被误认的目标３的位置框
图１目标粘连示意图
目标１与目标２发生粘连。在进行目标１的跟踪时，系
统会将位于目标１的搜索框内的粘连目标误认为一个目标
与目标１进行匹配，得到失配的结果。但由于建立了稳定度
数组，目标１不会立即被认为消亡，在下一帧仍然对其进行
检测与匹配；并且由卡尔曼预测（详见目标预测部分），仍能
估计出目标在本帧的位置并用位置预测框圈出。目标１的
处理过程目标如图２。目标２的跟踪过程与目标１相同。而
发生粘连的两目标会被系统当做一个新生目标（记为目标
３）进行记录，稳定度置为１。在目标分离后，目标３因不会被
检测到，致使稳定度逐次减１，直至为０，目标３被系统认为
已消亡，不再参与任何计算和显示。
２．３多目标的快速跟踪
为了简化匹配与跟踪的过程，实现多目标的快速跟踪，
本方案的特点是在完成目标检测后，并不判断是否发生了目
标粘连，而是无论发生粘连与否，都进行简化的颜色匹配。
若颜色匹配成功，则必然没有粘连的情况发生，更新稳
定度数组。这样便仅使用较少的采样点，实现了跟踪。若颜
色匹配失败，
则有两种可能：一是发生了目标粘连，二是目标
