【隐创101期】移动目标的自适应伪装研究（节选一）
编者按：
静态条件下伪装良好的目标往往一开始移动就很容易被发现。技术人员研究和评估了移动目标的自适应伪装方法，同时考虑了潜在观察方向的变化。在一项实验中，采集的图像被用来模拟移动（行走或奔跑）和静止的士兵，配备不同类型的伪装图案，从不同的方向观察。参与者被指示寻找士兵，并在发现士兵后立即做出快速反应。比较了标准林地制服（荷兰）、静态伪装（适应当地背景）和动态伪装士兵的平均目标检测率。技术人员通过改变士兵的环境（如丛林和城市）来研究背景类型和可变性对探测性能的影响。总的来说，与静态目标相比，动态目标的伪装表现较差，这证实了运动会破坏伪装的观点。此外，静态自适应伪装条件下的伪装性能一般比标准林地伪装好得多，研究还发现，伪装性能取决于背景。有趣的是，技术人员的动态迷彩设计被一种简单地在迷彩服上显示“精确”背景的方法超越了，因为它更能考虑观察方向的可变性。通过将新的自适应伪装技术与动态自适应伪装设计相结合，有可能在不久的将来提升移动目标伪装效能。
关键词：伪装，检测，自适应，运动目标
在自然界中，捕食者和猎物通常都使用伪装来减少它们在背景场景下的视觉特征，伪装的目标越像它所处的本地背景，就越不容易被发现。
可以区分几种不同的生物伪装原理，如背景模式匹配、反阴影、破坏性着色等。背景模式匹配包括将目标的颜色、亮度和图案与其直接背景的随机采样相匹配。反阴影的工作原理是抵消方向照明产生的阴影梯度。破坏性着色包括使用虚假边缘和边界来掩盖目标的真实轮廓，是诸如条纹和边缘的高对比度图案破坏对目标的运动方向和速度的感知的效果。
军方采用了几种伪装原则来对抗对手的目标探测过程，从而提高了士兵和平台等高价值资产的生存能力。背景图像匹配的一个例子是目标（例如作战车辆或人员）与背景场景的匹配，从而为目标提供与周围环境相似的颜色和图案。
不管使用哪种伪装，只要目标移动，目标的可探测性就会显著增加。运动目标的检测涉及到相干运动特征与随机运动特征的区分，以及这些特征与有意义对象的感知结合。目标移动特征（即它的局部连贯和定向运动）从它的局部背景中产生目标形状的突出（图像-背景分离：当它移动穿过它的背景时，目标的边缘变得清晰可见）并且便于目标识别。这与隐藏移动的士兵特别相关，因为人类视觉系统对由生物有机体的动作（生物运动）导致的运动检测高度敏感。以前的研究表明，伪装的移动士兵变得非常突出，即使是在非常低的速度下，对静态目标来说近乎完美的伪装图案，在最低速度时大多会降低其显著性，而在较高速度时伪装几乎失效。因此，静态伪装图案本身对于动态场景中的目标特征减少是无效的。空间频率与背景匹配的低局部对比度模式似乎是该规则的例外。另一个问题是伪装效果可能取决于观察方向。
军事伪装措施的有效性也取决于任务背景。目前，军事人员和车辆用迷彩图案进行伪装，迷彩图案被设计成在静态场景和特定背景下，如林地、沙漠、北极或城市环境中降低其可探测性。然而，由于士兵和车辆在不同类型的地形上的移动是大多数军事场景的重要组成部分，伪装措施应该在多种背景下有效。自然界的现象表明，自适应伪装可能是降低运动目标可探测性的有效策略。有趣的是，一些动物物种已经发展了动态修改它们的外观以匹配它们周围环境的特定特征的能力，或者在移动时执行背景匹配。例如，有些动物可以在各种自然背景下动态快速地伪装自己，有时甚至在运动间以预期的方式进行伪装（适应即将到来的背景）。
最近，新的使能技术激发了人们对自主适应环境的适应性军用伪装系统开发的兴趣。例如，由欧洲防务署资助的“士兵二号适应性伪装”项目；旨在将几种主动和被动适应机制集成到一个基于纺织品的伪装系统中，该系统在几个波段（如视觉、近红外、短波红外、热红外和雷达）显示士兵的特征。
在这项研究中，技术人员调查和评估了新的方法来设计伪装，动态适应背景和隐藏目标，同时考虑到潜在的观察方向的变化。技术人员在一个人类观察者实验中评估了新的设计，该实验使用模拟移动（行走或跑步）和静止士兵的图像，从不同的方向观察不同的背景（如丛林和城市）。
实验内容
在每次试验中，都会播放一段电影片段，展示一名士兵在灌木丛或城市场景中行走或奔跑，参与者在发现这名士兵时尽快按下空格键。如果参与者有反应，那么一个画面代替了电影，这样参与者就不能再寻找士兵了。当该画面出现时，参与者被指示用鼠标指示目标位置，以验证士兵是否被正确检测到（见图1a）。如果参与者未能检测到士兵（即，当在电影过程中没有提供响应时），则电影之后是500毫秒的空白屏幕（见图1b）。显示这个空白屏幕而不是掩码，以指示没有记录响应（即反馈）。
图 1 两种不同试验类型的示意图。参与者看到一个持续时间为500毫秒的固定十字。随后，放映了一部电影，并指示参与者在发现士兵时尽快按下空格键。如果参与者检测到士兵（面板A），那么一个画面代替了电影，参与者被指示用鼠标指示目标位置。如果参与者未能检测到士兵（即没有回应），然后电影之后是500毫秒的空白屏幕（面板B）
士兵的迷彩服要么是（1）荷兰林地迷彩图案（标准条件），要么是（2）仅适应初始位置环境属性的迷彩（自适应静态条件），要么是（3）动态适应其直接环境属性的迷彩（自适应动态条件）。此外，技术人员使用不同的背景（丛林和城市）来测试伪装在几种环境中的效果。这名士兵要么没有移动（静止），要么在大约5米的距离内行走或奔跑。技术人员操纵了运动速度，因为众所周知这会影响伪装性能。静态条件被包括在内，以调查如果根本没有运动，伪装是否正常工作，并检查运动在多大程度上破坏了伪装。相机和（模拟的）士兵之间的距离是随机选择的，士兵的大小与距离成线性比例。请注意，该士兵只在自然的地点出现（不是在空中，也不是在树梢上等）。此外，对于自适应伪装条件，技术人员操纵了从背景中获取样本的范围，从最佳情况到更宽的范围。根据定义，如果伪装与其背景相同，就不可能检测到士兵，就好像士兵是“透明的”。然而，如果观察位置偏离伪装设计的观察位置，这种“理想”伪装是否能正常工作仍不清楚。因此，技术人员根据参与者的视角（视角最佳）调整伪装，在另一种情况下，技术人员根据不同的视角调整伪装，以检查视角对伪装性能的影响。
2.1参与者
来自TNO的5名员工参与了实验（5名男性，平均年龄为42.0岁，年龄从23岁到64岁不等）。两个参与者对实验的目的了解不多，其他三名参与者是作者，不幸的是，由于新冠肺炎病毒，技术人员无法招募更多的参与者。
2.2实验概况
实验参与者坐在距离32英寸液晶显示器约105厘米的地方（显示屏：1920x1080像素；120赫兹刷新率）。标准的QWERTY键盘和鼠标用于记录反应。电影（1920x1080像素）是由一个男演员（身高180cm，53岁）穿着标准的荷兰迷彩服（林地型）用佳能80D相机拍摄的。这些录音是2020年3月16日在荷兰苏斯特贝赫拍摄的。在场景中，演员要么步行（3.6公里/小时=1.0米/秒），要么跑步（6.8公里/小时=1.9米/秒）大约5米的固定距离。技术人员决定保持这个距离不变，这样任何变化都不能用行走和跑步条件之间的差异来解释。在录音过程中，演员总是向右移动，向左移动是通过在垂直轴上翻转电影来建立的。士兵要么被投射在灌木丛中，要么被投射在城市背景上。灌木/沙地背景拍摄于2020年3月26日（荷兰），城市背景记录于2020年4月14日（荷兰）。图2显示了使用的不同背景的例子。
图 2 本研究中使用的背景
从每个演员电影帧中，技术人员提取演员，并使用线性缩放函数根据距离缩放他的大小。士兵的距离在丛林背景的23.5米至251.4米之间，在城市背景的21.2米至176.0米之间。随后，如果需要，技术人员将伪装调整到它的背景。技术人员应用了三种不同的伪装条件（即自适应动态、自适应静态条件和标准伪装条件）。在自适应动态条件下，对于每一帧，服装的每一个像素的颜色都是由其周围的像素颜色决定的。图3a和3b描述了技术人员的自适应伪装算法。
图 3 实验1中使用的自适应伪装算法
对于迷彩服的每个像素（在x，y位置），技术人员使用高斯分布将其颜色属性调整为水平面上背景中的一个像素。该范围由高斯的标准偏差（SD = 0，或SD > 0）预先定义，并且在该范围内选择特定像素的可能性由位置x周围的高斯分布确定，使得最接近实际背景的像素比远处的像素有更大的机会被选择。对迷彩服中的每个像素和每个帧重复这一过程，使得图案以动态方式适应环境。请注意，当标准差为零（没有使用偏移）时，迷彩服与其背景相同（因为高斯分布在位置x周围形成一个峰值）。在标准差>0的情况下，实际标准差为0.36米。图3d和3e分别示出了标清为零或大于零的例子。此外，技术人员还检查了观看位置的影响，要么从参与者的角度调整伪装（最佳情况），要么从不同的角度调整伪装（见图3a和3b的说明）。在后一种情况下，伪装服适应不同的位置，因此从参与者的角度来看，伪装没有得到优化。在这种不同的视角条件下，高斯的平均值相应地移动，使得像素是从环境的不同部分绘制的。更具体地说，平均值向左或向右移动了0.72米。图3f和3g说明了伪装服被改装的两个例子，但不是从参与者的角度。在自适应静态条件下，技术人员从动态自适应伪装条件的第一帧中获取静态图像（因此两种自适应条件下的第一帧是相同的），并以相同的速度和方向随士兵移动该图案，就好像士兵穿着该自适应图案一样。在标准伪装条件下，技术人员从每一个电影帧中捕捉到了演员，并保持了原始的荷兰林地伪装（见图3c和图1的例子）。
士兵不是在移动（动态），就是静止（静态）。在后一种情况下，技术人员从电影中随机选择一帧，并向参与者展示。对于动态条件，除了第一帧和最后一帧之外，帧速率为每帧50毫秒。第一帧显示了500毫秒，以避免一个不现实的情况，士兵的运动开始于电影开始。最后一帧在屏幕上停留1000毫秒，这样参与者就有足够的时间报告他们的反应。行走和跑步条件下的平均电影时长分别为5000毫秒和2650毫秒。静态行走和跑步条件下的电影时长与相应动态条件下的相似。
2.3实验设计
因变量是检出率，在每次试验中，运动方向（左对右）是随机确定的。自变量是运动动力学（静态对动态）、士兵运动（行走对跑步）、背景（丛林对城市）和伪装类型（标准、自适应静态和自适应动态）。在自适应伪装（静态或动态）的情况下，技术人员还操纵高斯的标准差（标准差=0对标准差>0）和视角（最佳对不同）。总共有72种不同的组合（条件）。每个条件重复30次，代表每个背景场景中士兵的30个不同位置。每个参与者的位置都是随机确定的。士兵在水平面上的位置是随机确定的。相比之下，他在垂直面上的位置是按照线性概率随机确定的。也就是说，更远的位置比附近的位置有更大的机会被选中。这样做是因为技术人员预计附近的士兵很容易被发现，所以大多数有趣的信息预计会被远处的士兵发现。此外，技术人员的目标是绘制对应于士兵被发现和未被发现的位置的热图。因此，对于远处的士兵来说，需要更多的样本，因为士兵的大小随着距离而缩放。实验开始前，参与者会收到屏幕上的指示，参与者完成一个练习模块来熟悉任务，然后是10个实验模块，每个模块72次试验。参与者总共进行了三次试验（每次约50分钟），总共进行了2160次试验。参与者被要求尽可能快速准确地做出反应，并被允许在时间段之间休息一下。