5.1 PSO 之多目標追蹤
5.1.1 適應值
5.2.2 追蹤演算法
圖 5-1 為以 PSO 為基礎之多目標物追蹤演算法之流程圖，描述如下:
Step 1:擷取m 個待追蹤目標物影像，並儲存其灰階直方圖數據。
Step 2:在追蹤範圍內產生
P
mi組粒子，每一粒子對應到位置( x y
mi, mi)
及速度( v
xmi, v
ymi)
。其中( x y
mi, mi)
表示第 m 群第i
顆粒子所在的位置，( v v
mi,
mi)
表示第 m 群 第i
顆粒子的速度。Step 3:計算粒子
P
mi所選取影像區間之適應值，並求得第 m 群之Gbest
m位置，以 及粒子P
mi過去最好的適應值位置Pbest
mi。Step 4:判斷
Gbest
m影像適應值是否小於門檻值Dm，若沒有則執行 Step 5 來更新 第m
群中各個粒子位置及速度。Step 5:更新下一次粒子位置及速度
x t
mi( 1)
、y
mi( t 1)
、v
xmi( t 1)
、v
ymi( t 1)
。 Step 6:當追蹤到物體時，若要持續追蹤的話，即可以動態方式調整粒子搜尋範 圍，將影像搜尋的範圍縮小到追蹤物體的 2 倍大小的範圍，如果粒子不在 2 倍 大小範圍之內的話，將會把粒子移到搜尋範圍邊界上。Step 7:重複 Step 3~Step 6 持續追蹤。而在尋過程中，當其中一個目標影像移出 影像畫面時，則重新回到步驟 2 來做全域搜尋，直到搜尋到目標物。
建立第 個目標 配特徵點的方法中，加入了拉氏信號(Sign of the Laplacian)比對Hessian matrix
所計算出之特徵點，如果拉氏信號的明亮度一樣的話才匹配，也就是說如果正 負相同代表 Hessian matrix 才有極值點，如圖 5-2(a)與(b)亮度一樣，所以可以做 比對，而圖 5-2(c)亮度不一樣則不做比對，此種做法可以降低計算的時間來達 到快速匹配，圖5-3為SURF追蹤之演算法。
(a) 相同可以做匹配
(b) 相同可以做匹配
(c) 不相同不做匹配
圖 5-2 使用拉氏信號比對特徵示意圖
輸入目標影像
( v
xmi, v
ymi)
。其中( x y
mi, mi)
表示第 m 群第i
顆粒子所在的位置，( v v
mi,
mi)
表示第 m 群 第i
顆粒子的速度。Step 4: 計算粒子
P
mi所選取影像區間之適應值，並求得第 m 群之Gbest
m位置，以及粒子
P
mi過去最好的適應值位置Pbest
mi。Step 5:判斷
Gbest
m影像適應值是否小於門檻值D
m，若沒有則執行 Step 6 來更新 第m
群中各個粒子位置及速度。Step 6:更新下一次粒子位置及速度
x t
mi( 1)
、y
mi( t 1)
、v
xmi( t 1)
、v
ymi( t 1)
。 Step 7:追蹤到目標物體影像時，輸出第m 個目標物體之追蹤結果，並利用追蹤 到目標物體影像之位置的 2 倍大小之影像範圍作為搜尋範圍，根據該搜尋範圍，使用 SURF 演算法重新取得目標物體之實際影像大小。
Step 8: 依據所取得之目標物體實際影像大小後，重新建立待追蹤物體之灰階影 像直方圖。
Step 9: 當追蹤到物體時，若要持續追蹤的話，即可以動態方式調整粒子搜尋範 圍，將影像搜尋的範圍縮小到追蹤物體的 2 倍大小的範圍，如果粒子不在 2 倍 大小範圍之內的話，將會把粒子移到搜尋範圍邊界上。
Step 10:重複 Step 4~Step 9 持續追蹤。而在尋過程中，當其中一個目標影像移出 畫面時，我們會重做全域搜尋，直到搜尋到目標物體。
(a) 原始大小之目標影像 (b) 目標影像大小變化
(a) 原始大小之目標影像 (b) 以原始大小提取已變化之目標物 體影像
圖 5-5 提取目標物體影像之示意圖
開始
第 6 章 實驗結果
processor 3.00Ghz RAM:4.00GB
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
圖 6-1 PSO 追蹤演算法來追蹤多個單一顏色球形物體
由圖 6-1 實驗結果可以發現追蹤多個物體請顏色為單一顏色效果上會非常 好，但是如果目標物體顏色不是單一的話可能會造成錯誤如圖 6-2。
(a) (b)
(c) (d)
圖 6-2 使用 PSO 追蹤非單一顏色物體展示連續圖
由圖 6-2 展示連續圖可以發現剛開始時目標物體影像追蹤的到物體，但是 當目標物體往後移動時，就會造成前面章節所敘述，取得到的目標物體直方圖，
並不是實際影像之大小圖，而是初始目標物體之大小影像之範圍的直方圖，因 而造成追蹤錯誤，所以我們將在每一次 PSO 演算法追蹤過後，重新利用 SURF
演算法取得影像大小並得到直方圖重新計算出適應值，圖 6-3 為追蹤一個目標 物體，圖 6-4 為追蹤 2 個目標物體，圖 6-5 為追蹤 3 個目標物體。
(a) (b)
(c) (d)
(e) (e)
圖 6-3 使用 PSO 搭配 SURF 追蹤一個目標物體展示連續圖
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
圖 6-4 用 PSO 搭配 SURF 追蹤二個目標物體展示連續圖
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
圖 6-5 使用 PSO 搭配 SURF 追蹤三個目標物體展示連續圖
第 7 章 結論與未來研究方向
本文使用 PSO 演算法進行多物體之追蹤並且依照系統與架構進行分析與 規劃，最後，以實際測試驗證其結果，並依此有了以下之結論及後續研究之方 向，以期能夠加強多物體之追蹤效能。
7.1 結論
本論文於追蹤法則上提出了以 PSO 演算法為主體之以多物體追蹤，首先利 用基本的影像處理技巧取得目標物體影像，並取得目標影像灰階直方圖，利用 直方圖之方法簡單且計算方便的優點，可以快速的計算出適應值可以達到追蹤 的效果，且在目標物體影像中因為物體形狀、大小變化發生錯誤時，將會利用 到 SURF 演算法在每一次追蹤時去提取影像重新取得直方圖，可以避免在提取 到與目標物體影像大小、形狀不同之影像，因而造成追蹤錯誤。
7.2 未來研究方向
本論文所提出之 PSO 演算法進行多物體之追蹤在實驗結果中，可以改善追 蹤目標物體影像中，移動物體因為大小、形狀變化時所造成的問題。但是因為 PSO 演算法是利用灰階影像直方圖來去計算適應值來去比較物體相似度，因此 如果背景顏色與目標物體影像太過相似的話，會造成速度計算變慢，因此未來 可以再加入影像光流(Lucas-Kanade)、邊緣偵測等作為影像特徵分析的一部份，
藉此讓 PSO 演算法能更準確的追蹤。
參考文獻
[1] http://140.113.87.112/vol_2/skill_6.htm
[2] Ernesto Luiz Andrade, John Charles Woods, Ekram Khan, and Mohammed Ghanbari, “Region-Based Analysis and Retrieval for Tracking of Semantic Objects and Provision of Augmented Information in Interactive Sport Scenes,”
IEEE Transactions on Multimedia, vol. 7, no. 6, pp. 1084-1096, 2005.
[3] Surendra Gupte, Osama Masoud, Robert F. K. Martin, and Nikolaos P.
Papanikolopoulos, “Detection and Classification of Vehicles,” IEEE Teansacyions on Intelligent Transportation Systems, vol. 3, no. 1, 2002.
[4] Hamed Kiani Galoogahi, “Tracking Groups of People in Presence of Occlusion,” Fourth Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology, pp. 438-443, Nov. 2010.
[5] Hironobu Fujiyoshi and Alan J. Lipton, “Tracking Groups of People in Presence of Occlusion,” Proceedings Fourth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp. 15-21, Oct. 1998.
[6] Nikos Paragios and Rachid Deriche, “Geodesic active contours and level sets optimization,” International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 1773-1778, Oct. 2007.
[8] I. A. Karaulova, P. M. Hall, and A. D. Marshall, “A hierarchical model of
dynamics for tracking people with a single video camera,” In Proc. British Machine Vision, pp. 262–352, 2000.
[9] Fukunaga, Keinosuke, Larry D. Hostetler, “The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 21, no. 1, pp. 32-40, 1975.
[10] Veronica Vilaplana and Ferran Marques, “The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition,” 15th IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2712-2715, Oct. 2008.
[11] Katja Nummiaro, Esther Koller-Meier and Luc Van Gool, “An Adaptive Color-Based Particle Filter,” Image and Vision Computing, vol. 21, pp. 99-110, 2003.
[12] Fukunaga, Keinosuke, Larry D. Hostetler, “The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 21, no. 1, pp. 32-40, 1975.
[13] J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Proc. IEEE Int.
Conf. Neural Network, Piscataway , vol. 4, pp. 1942-1948, 1995.
[14] H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, “SURF: Speeded up robust features,”
Proceedings of European Conference on Computer Vision, pp. 404-417, 2006.
[15] P. Viola and M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features, ” Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 1403-14102, 2003.
[16] 吳怡明，
手勢辨識應用於遙控音樂播放系統
， 國立台灣科技大學電機工程 系碩士論文，2010年。[17] 韓承翰，
以降維
SURF為基礎的手勢辨識，
國立台灣科技大學碩士電機工程 系碩士論文，2010年。系碩士論文，2011年。
[19] 鄭明育，
演化式物體影像追蹤與傾斜定位
，淡江大學電機工程學系碩士論文，2008年。
[20] Yuhua Zheng and Yan Meng, “Swarm intelligence based dynamic object tracking,” IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 405-412, 2008.
[21] Zwe-Lee Gaing, “A particle swarm optimization approach for optimum design of PID controller in AVR system,” IEEE Transactions on Energy Conversion, vol.
19, no. 2, pp. 384-391, June. 2004.
[22] Maurice Clerc and James Kennedy, “The Particle Swarm Explosion, Stability, and Convergence in a Multidimensional Complex Space,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, no. 6, pp. 58-73, Fed. 2002.
[23] Xiaoqin Zhang, Weiming Hu, Wei Qu, Steve Maybank, “Multiple Object Tracking Via Species-Based Particle Swarm Optimization,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 20, no. 11, pp. 1590-1602, Nov. 2010.
[24] Payam Saisan, Swarup Medasani, and Yuri Owechko, “Multi-View Classifier Swarms for Pedestrian Detection and Tracking,” IEEE Computer Society Conference on omputer Vision and Pattern Recognition, pp. 18, June. 2005.
[25] Jung Uk Cho, Seung Hun Jin, Xuan Dai Pham, and Jae Wook Jeon, “Multiple Objects Tracking Circuit using Particle Filters with Multiple Features,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4639-4644, April.
2007.
[26] Wei He, Takayoshi Yamashita, Hongtao Lu, and Shihong Lao, “SURF Tracking,”
IEEE 12th International Conference on Computer Vision, pp. 1586-1592, Oct.
2009.
Weighted Tensor Subspace for Visual Tracking,” SMC 2009 IEEE International on Systems, Man and Cybernetics, pp. 3688-3693, Oct. 2009.
[28] Myo Thida, Paolo Remagnino, and How-lung Eng, “A particle swarm optimization approach for multi-objects tracking in crowded scene,” IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops, pp. 1209-1215, Oct.
2009.
[29] Ying Fang, Huiyuan Wang, Shuang Mao, and Xiaojuan Wu, “Multi-object Tracking Based on Region Corresponding and Improved Color-Histogram
Matching,” IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, pp. 1-4, Dec. 2007.
[30] Saira Saleem Pathan, Ayoub Al-Hamadi, and Bernd Michaelis, “Intelligent Feature-guided Multi-object Tracking Using Kalman Filter,” International Conference on Computer, Control and Communication, pp. 1-6, Feb. 2009.
[31] Jung Uk Cho, Seung Hun Jin, Xuan Dai Pham, and Jae Wook Jeon, “IMultiple Objects Tracking Circuit using Particle Filters with Multiple Features,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4639-4644, April.
2007.
[32] D.G.Lowe, “Object recognition from local scale-invariant,” International Conference of Computer Vision, vol. 60, pp. 1150-1157, 1999.
[33] 劉韋辰，
基於FPGA之單移動目標物 歷史軌跡方向即時辨識系統，
國立台灣 師範大學應用電子科技學系系碩士論文，2011年。[34] 翁志維，