目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱門課題。雖然研究者提出了很多不同的算法,，但是這些算法都依賴于傳統(tǒng)的圖像采集系統(tǒng),，即CCD相機(jī)成像原理生成的圖像。圖像各個像素在成像平面中具有相同的分辨率,，從仿真學(xué)的角度看,，這些像素具有相同的敏感度。因此,，造成了跟蹤與識別的一個難點(diǎn),，即必須首先確定圖像中目標(biāo)的位置（興趣點(diǎn)），然后才能實(shí)現(xiàn)跟蹤,。
    然而生物視覺系統(tǒng),，例如人眼成像系統(tǒng)，能夠捕捉到感興趣目標(biāo)并對該區(qū)域提供較高的分辨率。而在興趣目標(biāo)之外,，生物視覺系統(tǒng)產(chǎn)生的圖像分辨率則會相對降低,。利用對生物視覺系統(tǒng)的模擬，人造成像傳感器件也能產(chǎn)生類似的成像效果,，這類器件被稱為視網(wǎng)膜凹區(qū)成像（Fovea image）器件,。這類器件的優(yōu)勢是能將采集到的有用信息集中到所感興趣的目標(biāo)上，而對于其他區(qū)域則減少所涵蓋的信息,。這對于信息壓縮傳輸和目標(biāo)的識別都能起到非常積極的作用,，尤其對于運(yùn)動目標(biāo)識別和跟蹤，能提供有效的目標(biāo)信息,，同時減少噪聲的干擾,。
    參考文獻(xiàn)[1]介紹了一種基于人眼視網(wǎng)膜中央凹區(qū)成像原理的成像芯片模型。該系統(tǒng)具有體積小,、功耗低,、自帶運(yùn)動傳感及運(yùn)動組件的優(yōu)點(diǎn)，通過模擬人眼跟蹤的原理能實(shí)現(xiàn)快速目標(biāo)定位和平滑跟蹤,。但是，該系統(tǒng)的一個主要缺點(diǎn)是其無法根據(jù)場景變換或者針對新目標(biāo)進(jìn)行有效的自動配置,。因此對于在視場中出現(xiàn)的新目標(biāo),，系統(tǒng)需要對芯片的邏輯元器件和外置運(yùn)動部件進(jìn)行重新設(shè)置。
    針對以上缺陷,，參考文獻(xiàn)[2]提出了一種可實(shí)時編程成像跟蹤傳感器,，可動態(tài)地對芯片參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。該成像傳感器能實(shí)時地將圖像分成若干不同等級分辨率的子圖像,，從而使得該系統(tǒng)較常規(guī)人眼視覺系統(tǒng)模型更具靈活性,。
    對于通常的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，一般以當(dāng)前時間t的系統(tǒng)狀態(tài)來預(yù)測未來時間t+1的系統(tǒng)狀態(tài),。例如常用的卡爾曼濾波跟蹤模型,，認(rèn)為兩個連續(xù)狀態(tài)之間存在著線性關(guān)系。較新的模型則在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上引入了非線性關(guān)系到系統(tǒng)狀態(tài)中,。例如利用隱馬爾科夫模型（HMM）的跟蹤系統(tǒng)[3]則允許觀測值與系統(tǒng)狀態(tài)之間保持任意形式的概率分布,，而無需像卡爾曼濾波那樣限定為高斯模型。而基于Particle模型[4]的跟蹤系統(tǒng)則假設(shè)當(dāng)前狀態(tài)是若干子狀態(tài)的組合,，它們按照某個概率分布,。當(dāng)前狀態(tài)的具體取值決定于概率子狀態(tài)的概率分布結(jié)果，這些技術(shù)都是對原始卡爾曼濾波跟蹤算法的有效改進(jìn)[5],。

2 試驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析
    在本實(shí)驗(yàn)中,，所設(shè)置的模擬目標(biāo)大小S=16，仿真的視網(wǎng)膜中心凹區(qū)大小G=48。對于跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確率,，采用在仿真中央凹區(qū)中準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的比率計(jì)算,。在圖5和圖6中，顯示了本文所采用的跟蹤算法的準(zhǔn)確率,。
　　在圖5中,，分析了系統(tǒng)跟蹤精度與式(5)中添加噪聲水平之間的關(guān)系。其中虛線為任意軌跡方程所仿真的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),，細(xì)實(shí)線為正弦波軌跡方程仿真的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤結(jié)果,，粗實(shí)線為線性軌跡方程仿真跟蹤結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn),，系統(tǒng)對于線性運(yùn)動目標(biāo)跟蹤精度最高，而對任意軌跡運(yùn)動的目標(biāo)準(zhǔn)確率則有所下降,。并且整個系統(tǒng)隨著系統(tǒng)噪聲的增加,，跟蹤精度會隨之下降。但是當(dāng)噪聲水平達(dá)到一定高度后,，無論是線性運(yùn)動目標(biāo)或是任意軌跡運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤準(zhǔn)確性都很低,。

    圖6中，對比顯示了不同運(yùn)動軌跡（零噪聲）下,，中央凹區(qū)尺寸大小對于跟蹤精度的影響,。從圖中曲線可以看到，線性運(yùn)動目標(biāo)和簡單正弦波規(guī)律運(yùn)動目標(biāo),，由于其運(yùn)動規(guī)律較為容易預(yù)測,，中央凹區(qū)大小的選擇對于跟蹤結(jié)果幾乎沒有影響。而對于復(fù)雜的任意軌跡運(yùn)動目標(biāo),較大尺寸的中央凹區(qū)能明顯提高跟蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,。

    為了對比基于模擬人眼視網(wǎng)膜中央凹區(qū)跟蹤算法與常規(guī)模板匹配算法的區(qū)別,，對比顯示了兩類算法的跟蹤準(zhǔn)確率,如表1所示。分別采用兩種方法初始設(shè)置中央凹區(qū),，一種是直接將中央凹區(qū)定位在運(yùn)動目標(biāo)上,，然后開始跟蹤；另一種是隨機(jī)給定中央凹區(qū)的位置,，然后依靠系統(tǒng)自動檢測目標(biāo)并實(shí)現(xiàn)跟蹤,。可以發(fā)現(xiàn)兩種方法的跟蹤準(zhǔn)確度基本一致,，自動搜索目標(biāo)的算法準(zhǔn)確率稍有下降,。而采用常規(guī)模版匹配的算法，其跟蹤準(zhǔn)確度明顯偏低,，顯示出基于視網(wǎng)膜中央凹區(qū)的算法具有較高的穩(wěn)定性和可靠性,。
    針對傳統(tǒng)利用模板原理進(jìn)行目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)容易受到系統(tǒng)噪聲干擾導(dǎo)致跟蹤精度不高的問題,，本文提出了一種仿真人眼視網(wǎng)膜中央凹區(qū)進(jìn)行軟件跟蹤的系統(tǒng)。由于人眼視網(wǎng)膜中央凹區(qū)模型在芯片還未得到較為廣泛的應(yīng)用,，因此,，本文的仿真方法能對這一模型在跟蹤系統(tǒng)中的效能進(jìn)行有效評估。該方法簡單有效,，能很好地模擬生物視覺的成像原理,，并利用該成像原理的優(yōu)勢有效的提高目標(biāo)跟蹤的精確度。該方法能推廣應(yīng)用到視頻監(jiān)控等系統(tǒng)中,。
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