[发明专利]一种基于多线索融合的视觉跟踪方法无效
申请号: | 200910088878.4 | 申请日: | 2009-07-21 |
公开(公告)号: | CN101610412A | 公开(公告)日: | 2009-12-23 |
发明(设计)人: | 杨戈;刘宏 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;G06T7/20 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 俞达成 |
地址: | 100871北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 线索 融合 视觉 跟踪 方法 | ||
技术领域
本发明涉及视觉跟踪,尤其涉及一种融合多种线索的视觉跟踪方法,属于信息技术领域。
背景技术
随着信息技术与智能科学的迅速发展,利用计算机实现人类视觉功能的计算机视觉成为目前计算机领域中最热门的研究方向之一。其中视觉跟踪是计算机视觉的核心问题之一,它是在图像序列的每一帧图像中找到感兴趣的运动目标所处的位置。对其进行研究是非常必要的,也是非常紧迫的。
Hong Liu等人于2007年在《Proceedings of the 14th IEEE International Conference onImage Processing(ICIP 2007)》(IEEE第14届图像处理国际会议)上发表论文“Collaborativemean shift tracking based on multi-cue integration and auxiliary objects”(基于多线索融合和辅助物体的协作均值漂移跟踪),该论文结合了颜色,位置和预测特征线索,根据背景情况动态地更新每个线索的权值,使用Mean Shift技术,利用辅助物实现了视觉跟踪方法。但是,它假设背景模型服从单高斯模型,事先需要对无运动物体的视频序列进行训练,得到背景初始模型,这样限制了它的应用,在线索评价函数中用一个比目标稍大的矩形表示感兴趣区域,在该矩形和跟踪窗口之间的区域定义为背景区域,对于某个线索的可靠性评价函数,背景区域的大小直接影响它的值,即跟踪窗口越大,它的可靠性评价函数值越小,缺乏一般性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种融合多种线索的视觉跟踪方法,尤其可用于面向人体运动的视觉跟踪,使得让计算机对目标(比如人体)进行视觉自动跟踪时,满足准确性和实时性的要求。
本发明结合视频图像的多个线索(颜色特征、位置特征和运动连续性特征)借助于CAMSHIFT(连续自适应均值漂移,Continuously Adaptive Mean Shift)方法实现视觉跟踪,如图1所示。其中,颜色特征优选采用色调和饱和度特征、红色信道特征、绿色信道特征和蓝色信道特征,对于遮挡和位姿的改变实现了较好的鲁棒性;位置特征利用帧差技术实现;运动连续性特征根据帧间连续性完成。
本发明采用固定不变的跟踪窗口,这样虽然限制了外表改变和遮挡的管理,但它不用考虑会把一些背景相似的区域看作目标的一部分,而且同样可以实现跟踪效果。
本发明通过以下技术方案实现,包括以下步骤:
a)在一段视频序列的第一帧中确定一跟踪窗口,所述跟踪窗口包括目标区域和背景区域,所述目标区域包含被跟踪的对象;优选地,所述跟踪窗口是一矩形,所述矩形等分成三份,中间一份是所述目标区域,两边各一份是所述背景区域,如图2所示。
b)对于自第二帧起的每一帧,获得前一帧的颜色特征概率分布图,位置特征概率分布图和运动连续性特征概率分布图;
c)将所述三种概率分布图加权相加得到总概率分布图;
d)在所述总概率分布图中,通过CAMSHIFT算法得到当前帧的跟踪窗口的中心点坐标。
下面具体描述本发明所涉及的多种线索及线索融合。
颜色特征
所述颜色特征优选包括图像的色调(Hue)和饱和度(Saturation)特征、R(Red)信道特征、G(Green)信道特征和B(Blue)信道特征,对于遮挡和位姿的改变实现了较好的鲁棒性。
设本发明使用m个柄(bin)的直方图,图像有n个像素点,它们的位置和在直方图中相应取值分别是{xi}i=1...n,{qu}u=1,...,m.(R信道特征、G信道特征和B信道特征)或{qu(v)}u=1,...,m;v=1,...,m.(色调和饱和度特征)。定义函数b:R2→{1,…,m},此函数表征每个像素颜色信息对应的离散区间值。直方图中,第c个颜色信息区间对应的值可以表示为式(1)和式(2)或式(1′)和式(2′):
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