[发明专利]一种目标跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括：

采集跟踪目标的视频图像；

在未建立跟踪目标的目标模型时，对所述视频图像进行分析、并获取所述 视频图像中跟踪目标的完整目标对应的区域，在所述完整目标对应的区域内进 行兴趣点检测、并得到N个兴趣点，以每个兴趣点为中心提取所述兴趣点对应 的局部图像特征，将所述N个兴趣点对应的局部图像特征所构成的局部图像特 征集合作为所述跟踪目标的目标模型；

在已建立跟踪目标的目标模型后，对所述视频图像进行分析、并获取当前 图像中跟踪目标的目标区域可能存在的位置，将所述目标区域可能存在的位置 作为候选目标区域、并对所有共K个候选目标区域中的第k个候选目标区域， 在所述候选目标区域内进行兴趣点检测、并得到M_k个兴趣点，以每个兴趣点为 中心提取所述兴趣点对应的局部图像特征，将所述M_k个兴趣点对应的局部图像 特征所构成的局部图像特征集合作为所述候选目标区域的特征；

分别将每个候选目标区域的特征与所述目标模型按照金字塔匹配算法进行 匹配，将匹配结果最大的候选目标区域作为跟踪目标的当前目标区域；

其中，N、K、k和M_k均为大于0的整数，且M_k≤N，1≤k≤K；

所述分别将每个候选目标区域内的特征与所述目标模型按照金字塔匹配算 法进行匹配包括：

对第k个候选目标区域的特征和所述目标模型构造一 个从粗到细或从细到粗的多层粒度空间、标记为l＝0，1，…，L，其中，P_i和Q_i分别 为对应一个兴趣点的设定维数的局部图像特征向量；

在第l个粒度层，将所述局部图像特征向量的每维分别以n^l为步长划分为l_j个特征单元，用直方图来统计每个特征单元内的特征分布、并得到候选目标区 域图像第l个粒度层第j个特征单元的特征个数和目标模型第l个粒度层 第j个特征单元的特征个数0≤j≤l_j；

计算所述和在第l个粒度层的匹配度并得 到M(HFkl,HF0l)=Σj=1Lmin(HFkl(j),HF0l(j));]]>

计算所述和在所述多层粒度空间的匹配度K(F_k，F₀)、并 得到K(Fk,F0)=1nLM(HFk0,HF00)+Σl=1L1nL-l+1M(HFkl,HF0l);]]>

将所述K(F_k，F₀)作为所述第k个候选目标区域的特征与所述目标模型的匹 配结果；

其中，n为大于1的正整数。