system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果与分析 本文利用Python编程语言以及OpenCV-Contrib视频处理库设计实现了融合运动模板和HSV直方图匹配的视频运动目标检测。数据主要来自网上获取到的视频数据，主要利用两种场景下共100个视频来验证本文方法的有效性，每个视频大约2分钟时长，而且每个视频包含400多帧。两种场景分别为：典型目标运动缓慢的视频，以及有背景干扰的视频，并分别与运动模板法、背景减除法的检测结果进行了比较。检测结果如图3、4所示。 图3. 运动速度缓慢视频的实验结果。(a) 第90帧视频；(b) 背景减除法检测结果；(c) 历史运动模板；(d) 直方图匹配模板；(e) 运动模板法检测结果；(f) 本文方法检测结果；(g) 第95帧视频；(h) 背景减除法检测结果；(i) 历史运动模板；(j) 运动模板检测结果；(k) 本文方法检测结果 图4. 背景与运动目标颜色相似视频的实验结果。(a) 第130帧视频；(b) 背景减除法检测结果；(c) 历史运动模板；(d) 直方图匹配模板；(e) 运动模板法检测结果；(f) 本文方法检测结果；(g) 第205帧视频；(h) 背景减除法检测结果；(i) 历史运动模板；(j) 运动模板检测结果；(k) 本文方法检测结果 图3为同一类型的视频，采用(d)的直方图匹配模板。(c)、(i)分别表示第90帧和第95帧视频运动模板检测法采用的运动模板，图中白色区域表示运动模板法检测的潜在运动区域，图中若包含非连通区域，则该方法将相应部分的非连通区域标记出来作为检测结果。 从图3检测结果可以看到，本文方法的检测结果较好，能够较为完整地提取视频中的典型目标区域；由于背景减除法检测的结果易受背景模板的影响，而且检测准确率低，尽管背景减除法在第90帧完整地提取了目标区域，但也检测出了两个非目标区域，在第95帧时背景减除法并没有提取出目标区域；运动模板检测法易受运动速度影响，运动模板法在第90帧和第95帧虽然都提取出了目标，但是提取的非目标区域也较多，而且提取的目标区域并不完整。 图4是同一类型视频，采用(d)直方图匹配模板。(c)、(i)分别为第130帧和第205帧的历史运动模板，白色部分当前时刻表示运动目标，黑色部分表示非目标区域，或者过去时刻的运动区域。由(i)可以看到，白色部分较多，导致运动模板法检测准确率较低。 从图4检测结果可以看到，本文方法的检测结果较好，由于图4中的背景与目标的颜色较为相似，所以背景减除法检测的结果中包含了非目标区域，而且包含的非目标区域比检测正确的目标区域还多，所以导致其检测准确率较低；而运动模板使用帧差法来提取目标的轮廓，所以其检测结果也相应地受到了背景干扰，进而导致其检测结果也存在误检测的区域。本文方法融合了改进的运动模板和HSV直方图匹配法，虽然其检测结果也会受到背景的影响，但是HSV直方图匹配法则可以进一步对运动模板法检测的区域进行匹配，从而在一定程度上剔除了误检的区域，进而有助于提高运动模板法检测的准确率。 本文方法在理论上与文献 [ 13 ] 方法进行了对比。为了解决混合高斯背景模型由于光照突变导致运动目标出现误检的问题，以及由于运动目标突然运动出现“鬼影”的问题，文献 [ 13 ] 提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型来检测运动目标 [ 13 ] 。该方法使用三帧差分法对图像进行处理以获取目标的轮廓特征，采用混合高斯背景模型来检测运动目标。在构造混合高斯背景模型时，利用基于统计方法来初始化混合高斯模型的参数，在初始化模型参数过程中，该方法利用 A 1 、 A 2 两个累加器矩阵来记录灰度图像中满足相应规则的像素点的个数。 A 1 、 A 2 各个位置上的元素值的更新方式如公式(16)所示。 A ( x ) = { A 1 i + 1 | χ − μ | < α λ A 2 i + 1 | χ − μ ′ | < α λ (16) 利用公式(16)对 A 1 、 A 2 各个位置的元素值更新后，还需对其所对应的均值进行更新。式中的α、λ分别为常数，α取值为4~10，λ取值为2.5。 初始化模型参数后，需要挑选出混合高斯模型中的一个高斯分布，按公式(17)进行初始化，并计算其对应的方差 σ 2 。同时按照公式(18)初始化混合高斯模型中其他的高斯分布。 { μ = { μ Α 1 i > Α 2 i μ ′ Α 1 i ≤ Α 2 i ω κ = ω Μ (17) { μ Κ = 0 σ Κ 2 = σ Μ ω Κ = ε (18) 当获取到一帧新的图像后，且其像素点满足混合高斯模型中的某一高斯分布后，需要按照公式(19)更新该高斯分布参数。 { ω k ， t = ( 1 − α ) ω k ， t − 1 + α μ k ， t = ( 1 − ρ ) μ k ， t − 1 + ρ χ t σ k ， t = ( 1 − ρ ) σ k ， t − 1 2 + ρ ( χ t − μ k ， t ) (19) 式中 α 代表权重学习率， 0 ≤ α ≤ 1 ，且 决定权重的更新速度，并且该值也会影响高斯分布的更新速度， ρ 表示高斯分布参数的学习率， ρ = α / ω k ， t 。 为了消除极端值的影响，更新混合高斯背景模型后，需要归一化混合高斯模型中各个高斯分布的权重参数。计算各个高斯分布权重参数的和，当求出的权重参数和大于给定阈值时，就判定对应的高斯分布为背景，其余的高斯分布为运动目标对应的高斯分布，从而检测图像中的运动目标。该方法虽然解决了混合高斯背景模型由于光照突变导致运动目标出现误检的问题，以及由于运动目标突然运动出现“鬼影”的问题，但其精确率并不高。 本文从精确率、召回率和运行时间等评测指标与背景减除法、运动模板法进行了定性比较 [ 14 ] 。表中的平均检测精确率、平均检测召回率的计算方式如公式(20)、(21)所示。 平均检测精确率： Pre = 1 n ∑ i = 1 n T T i T T i + F T i (20) 平均检测召回率： Rec = 1 n ∑ i = 1 n T T i T T i + F F i (21) 公式(20)、(21)中的 T T i 表示实际为目标区域检测结果也为目标区域的个数， F T i 表示实际为非目标区域却检测为目标区域的个数， F F i 表示实际为目标区域却未检测出的区域个数，本文结合视觉观察效果统计上式中三个变量的值；平均检测精确率反映了检测到的目标区域个数与所检测区域总数的比例，该值用来评价目标检测算法检测效果的好坏，该值越大，表示该算法的检测效果越好；平均检测召回率反映了检测到的目标区域个数与正确目标区域总数的比例，该值用来评价目标检测算法的查全率，该值越大，表示该算法的检测效果越好；n表示检测的次数，本文取n为10次，三种方法对比结果如表1所示。 Table 1 The comparison result of three method 视频类型 算法 平均检测精确率(%) 平均检测召回率(%) 平均运行时间(s) 运行速度缓慢 背景减除法 78.33 56.04 20 运动模板法 84.47 62.52 15 本文方法 93.75 73.59 18 复杂背景 背景减除法 73.07 58.42 22 运动模板法 82.52 60.58 14 本文方法 90.08 72.34 17 表1. 三种方法对比统计表 由表1可以看到，在不同类型视频中，本文方法视频典型目标检测的精确率比其他两种方法较高，而且召回率也比其他两种方法较高，但是运行时间比运动模板法较长。 在检测精确率方面，由于背景减除法的检测结果与选择的背景模板有关，当选择的背景模板不合适时，会极大地降低检测的精确率。运动模板法对目标的运动速度极为敏感，当其速度运动缓慢时，会导致其检测精确率下降。本文方法采用融合运动模板和HSV直方图匹配方法，利用HSV直方图匹配法弥补了运动模板法对目标运动速度敏感的缺陷，在一定程度上提高了运动模板法检测的精确率。 在召回率方面，由于本文方法融合了运动模板和HSV直方图匹配，运动模板检测法易受运动速度影响，HSV直方图匹配法易受光照影响，两者融合在一定程度上提高了检测的准确率和召回率，但是召回率提高并不多。而背景减除法与其背景模板的选择有关，当背景模板选择的不合适，导致其召回率并不高。而在运行时间上，背景减除法的运行时间一部分花费在背景模板的构建，一部分花费在目标检测，所以其运行时间相对较长。本文方法融合了运动模板和HSV直方图匹配，所以其运行时间比运动模板法较高。 综合上述三种方法的平均检测精确率、平均检测召回率和平均运行时间来看，本文方法比其他两种方法较优。相对于其他两种方法，本文方法不仅可以检测到运动目标的完整区域，而且平均检测精确率、平均检测召回率比其他两种方法较高，虽然平均运行时间比运动模板法长，但比背景减除法短。因此，综合所有评价指标，本文方法较优。