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Random Fern  

2013-05-19 23:17:25|  分类: TLD算法 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_8ff949cf0100yfof.html

最近在做 Zdenek Kalal  TLD 算法,其成果发表在CVPR 2010 上,文章的名字叫做 P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,是关于一个跟踪算法的,主要思想还是实时地对跟踪对象的模型进行更新。检测部分用到了一种作者称为 Fern 的结构,它是在 Random Forests 的基础上改进得到的,不妨称之为Random Fern。下面,根据我的理解和体会总结下 Random Fern 是怎么做的。

  首先,不得不先说一下论文在进行检测时所使用的特征,是作者定义的一种称之为 2bitBP(2bit Binary Pattern)的特征。

       2bitBP(2bit Binary Pattern)的特征

   这种特征是一种类似于 harr-like 的特征,这种特征包括了特征类型以及相应的特征取值

       假定现在我们要判断一个Patch 块是不是我们要检测的目标。所谓特征类型,就是指在这个 Patch  (x,y)坐标,取的一个长 width,高 height 的框子,这个组合 (x, y, width, height) 就是相应的特征类型

       下面解释什么是特征的取值。在已经选定了特征类型的情况下,如果我们把框子左右分成相等的两部分,分别计算左右两部分的灰度和,那么就有两种情况:(1)左边灰度大,(2)右边灰度大,直观的看,就是左右两边哪边颜色更深。同样的,把框子分成上下相等的两部分,也会有两种情况,直观地看,就是上下两边哪边颜色更深。于是在分了上下左右后,总共会有4种情况,可以用 2bit 来描述这4种情况,即可得到相应的特征取值。这个过程可以参见图1

       实际上每种类型的特征都从某个角度来看待我们要跟踪的对象。比如图1中的红框,这个框子中,车灯的地方灰度应该要深一些,那么红框这个类型的特征,实际上就意味着,它认为,如果该 Patch 是一个车子,在相应的地方,相应的长和高,这个地方颜色也应该深一些。

Random Fern - 为@追逐 - BeyondEgo
 

1. 2bitBP特征说明

 

       接下来,开始介绍 Random Fern

       Random Fern

       前面已经提及,每种类型的特征都代表了一种看待跟踪对象的观点,那么是否可以用若干种类型的特征来进行一个组合,使之更好地描述跟踪的对象呢?答案是肯定的,还是举图1的例子,左边有一个车灯,右边也有一个车灯,如果我们把这两个框子都取到了,可以预见检测的效果会比只有一个框子来得好。Random Fern 的思想就是用多个特征组合来表达对象

       下面,我们先讲一个 Fern 是怎么生成和决策的,再讲多个 Fern 的情况下,如何进行统一决策。

       不妨假设我们选定了 nFeat 种类型的特征来表达对象。每个棵 Fern 实际上是一棵4叉树,如图2所示,选了多少种类型的特征,这棵4叉树就有多少层。对于一个 Patch,每一层就用相应的类型的特征去判断,计算出相应类型特征的特征取值,由于采用的是2bitBP特征,会有4种可能取值,在下一层又进行相同的操作,这样每个 Patch 最终会走到最末层的一个叶子节点上。

        对于训练过程,要记录落到每个叶子结点上的正样本个数(nP),同时也要记录落到每个叶子结点上的负样本的个数(nN)。则可算出正样本落到每个叶子结点上的后验概率nP/(nP+nN)

        对于检测过程,要检测的 Patch 最终会落到某个叶子结点上,由于训练过程已经记录了 正样本落到每个叶子结点上的后验概率,最终可输出该 Patch 为正样本的概率。

 

Random Fern - 为@追逐 - BeyondEgo
 


2. Fern 的结构

        

       前面介绍了一个 Fern 的生成,以及用 Fern 检测一个 Patch,并给出它为正样本的概率。这样多个 Fern进行判断时,就会给出多个后验概率。这就好比我们让多个人来决策,看这个东西是不是正样本,每个人对应于一个 Fern。最终我们计算这一系列的 Fern 输出的后验的均值,看是否大于阈值,从而最终确定它是否是正样本。

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