基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法

2023-10-05 07:56:44

專利名稱：基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法
技術領域：
本發明屬於圖像處理與模式識別的技術領域，涉及一種基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法。
背景技術：
視覺目標跟蹤的目的是要得到視頻序列中特定目標的運動軌跡，是計算機視覺研究中熱門的研究課題，也在很多實用的視覺系統中扮演重要的角色。例如，最近幾年由公安部實施的金盾工程，在公共場所安裝了數以百萬計的監控攝像頭，通過先進的視頻分析軟體，能夠跟蹤並識別場景中出現的行人，協助公安部門偵破案件。美國微軟公司於2010年11月4日推出的Kinect體感遊戲中也利用了基於視覺的目標跟蹤方法對玩家的肢體進行跟蹤，從而對遊戲進行控制，為玩家 帶來了一種全新的遊戲體驗。視覺目標跟蹤的研究經歷了二十多年的快速發展。雖然各種新穎的算法在文獻中被研究人員提出，並在實驗環境下達到了較好的跟蹤性能，但這些算法離實際的應用需求還存在較大的差距。主要原因在於目標跟蹤過程中目標外觀的變化會受到很多因素的幹擾，例如光照變化、遮擋和姿態變化等。現有的目標跟蹤算法主要通過開發同時具有較強判別能力和魯棒性能力的外觀表示來解決這一問題。這類外觀表示方法主要包括基於硬編碼的特徵表示和基於學習的特徵表示。這些方法或者具有較強的判別能力或者具有較強的魯棒性，但目前的方法還不能達到同時既具有較強的判別性和魯棒性，因而跟蹤性能並不穩定。

發明內容
本發明的目的是解決現有目標跟蹤方法在跟蹤過程中跟蹤性能不穩定的問題，提供一種基於賦權最小~■乘的單目標跟蹤方法。本發明的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法以視頻序列作為輸入，包括如下兩個階段的操作:
1、在模型初始化階段，以跟蹤目標為中心，在一定搜索範圍內採樣與目標相同大小的目標候選。若目標候選中心與目標中心距離小於閾值，則將目標候選作為目標模板，否則作為背景模板。2、在跟蹤階段，以上一時刻跟蹤到的目標為中心，在一定搜索範圍內採樣目標候選。將任一目標候選表示為目標模板和背景模板的線性組合，並利用賦權最小二乘算法求解表示的係數。目標候選的權重通過目標模板及其對應係數對其進行重構的誤差進行計算。權重最大的目標候選則為當前時刻的跟蹤結果。本發明利用了賦權最小二乘方法對噪聲的魯棒性來處理目標跟蹤過程中目標由於光照、遮擋和姿態等因素而導致的外觀變化。同時，賦權最小二乘方法係數的求解存在解析解，因而本發明能夠達到實時跟蹤的目標。本發明用於複雜環境下對單目標進行實時跟蹤，可以應用於人機互動、智能視頻監控系統、交通安全管理系統等。
具體實施例方式
本發明的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法的具體步驟為:
權利要求
1.一種基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於所述跟蹤方法以視頻序列作為輸入，並進行以下兩個階段的操作: 在模型初始化階段，以跟蹤目標為中心，在一定搜索範圍內採樣與目標相同大小的目標候選；若目標候選中心與目標中心距離小於閾值，則將目標候選作為目標模板，否則作為背景模板； 在跟蹤階段，以上一時刻跟蹤到的目標為中心，在一定搜索範圍內採樣目標候選，將任一目標候選表示為目標模板和背景模板的線性組合，並利用賦權最小二乘算法求解表示的係數，目標候選的權重通過目標模板及其對應係數對其進行重構的誤差進行計算，權重最大的目標候選則為當前時刻的跟蹤結果。
2.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於在模型初始化階段，給定初始化圖像及目標中心在初始化圖像中的位置( , Jo)和目標大小(W h)以(x0,y0)為均值，以(CJ1, U2)為方差進行高斯採樣。
3.根據權利要求1或2所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於若採樣點到目標中心(XfJ,的歐式距離小於或等於7,則將採樣點作為目標模板的中心點，並以採樣點為中心，以(w, h)為大小，採樣目標模板圖像，讓F = [Z1J2,...fj e Rflxn表示n個目標模板圖像經過向量化後得到的特徵向量集合；若採樣點到(Xcm3 )的歐式距離大於！^,則將採樣點作為背景模板的中心點，並以採樣點為中心，以(M/ , Il)為大小，採樣背景模板圖像，讓B = Ib1P2,...hm] E. Χ171表示M個背景模板圖像經過向量化後得到的特徵向量集合。
4.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於在跟蹤階段的f時亥Ij,以t — I時刻得到的跟蹤目標的中心(Xt^yt —t)為均值，以lCcr1, cr2)為方差，採樣t時刻的N個目標候選，讓Y = [yi y2t^tyN\ E Rdxiv表示t時刻N個目標候選經過向量化後得到的特徵向量。
5.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於對於第I個目標候選y,:,使用目標模板和背景模板線性表示它:
6.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於利用賦權最小二乘方法計算係數向量:T,通過執行以下公式實現:
7.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於第i個目標候選的權重通過目標模板及其對應係數對其進行重構的誤差進行計算，如下公式所示:
8.根據權利要求1所述的基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，其特徵在於f時刻的跟蹤結果為權重最大的那個目標候選，該目標候選的索引為:
全文摘要
基於賦權最小二乘的單目標跟蹤方法，屬於圖像處理與模式識別的技術領域。本發明以視頻序列作為輸入，包括兩個階段。在模型初始化階段，以跟蹤目標為中心，在一定搜索範圍內採樣與目標相同大小的目標候選。若目標候選中心與目標中心距離小於閾值，則將目標候選作為目標模板，否則作為背景模板。在跟蹤階段，以上一時刻跟蹤到的目標為中心，在一定搜索範圍內採樣目標候選。將任一目標候選表示為目標模板和背景模板的線性組合，並利用賦權最小二乘算法求解表示的係數。目標候選的權重通過目標模板及其對應係數對其進行重構的誤差進行計算。權重最大的目標候選則為當前時刻的跟蹤結果。本發明可以應用在人機互動和智能視頻監控等方面。
文檔編號G06T7/20GK103093482SQ201310037978
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月31日 優先權日2013年1月31日
發明者張盛平, 王寬全, 夏勇, 伯彭波 申請人:哈爾濱工業大學