[发明专利]对象跟踪方法和设备、跟踪特征选择方法

说明书

技术领域

本发明总体涉及人机交互领域，更具体地涉及人机交互中的对象跟踪方法和设备。

背景技术

对象跟踪是人机交互领域中非常重要且关键的一部分。目前，对于作为对象跟踪的代表的手的跟踪，研究者已经进行了大量的研究，并提出了一些手的跟踪方法，例如采用手的颜色特征进行跟踪的方法、采用手的深度特征进行跟踪的方法等。

然而，手是非刚性物体，其在运动过程中会产生形变以及形状不统一等现象；另外，手的运动有很多独特的特性，例如手的运动速度时刻会发生变化，而手的快速运动会导致图像中手的信息发生模糊等等。因此，很难找到某种单一的手的特征，其在手的整个运动过程中的各种场景下均能获得最好的跟踪效果。

美国专利US8213679B2公开了一种用于移动目标跟踪和计数的方法。在该方法中，基于在线特征选择，在相邻的每两个视频帧上，利用预先建立的特征池中的所有特征计算当前帧的目标区域与上一帧的目标区域之间的匹配度，然后利用具有最高匹配度的特征进一步计算综合匹配度。按照该方法，在进行跟踪时，在目标移动过程中拍摄的不同的视频帧上可能采用不同的特征进行跟踪。然而，该方法在每两个视频帧上都进行复杂的匹配计算，计算量较大，处理速度慢。

发明内容

根据本发明的实施例，提供了一种对象跟踪方法，包括：利用预先选择的第一跟踪特征在包含所述对象的视频帧序列中进行对象跟踪；在视频帧的场景发生改变时，选择对于改变后的场景具有最佳跟踪性能的第二跟踪特征；利用该第二跟踪特征继续进行对象跟踪。

根据本发明的另一实施例，提供了一种对象跟踪设备，包括：特征选择部件，在视频帧的场景发生改变时，选择对于改变后的场景具有最佳跟踪性能的跟踪特征，并通知跟踪部件该跟踪特征；以及跟踪部件，利用选定的跟踪特征在包含所述对象的视频帧序列中进行对象跟踪。

根据本发明的另一实施例，提供了一种用于对象跟踪的跟踪特征选择方法，包括：响应于包含所述对象的视频帧的场景发生改变，选择对于改变后的场景具有最佳跟踪性能的跟踪特征。

根据本发明实施例的对象跟踪和跟踪特征选择技术能够在跟踪过程中，根据场景的改变动态选择在相应场景具有最佳跟踪性能的特征，从而实现精确的跟踪。

附图说明

图1示意性地示出了根据本发明实施例的对象跟踪技术的可能的应用场景。

图2示出了根据本发明实施例的对象跟踪方法的流程图。

图3示出了根据本发明实施例的利用预先选择的跟踪特征在包含手的视频帧序列中进行手的跟踪的流程图。

图4例示了两种不同的跟踪特征在整个训练数据集上的特征分布的示意图。

图5例示了采用跟踪误差来表示跟踪性能时两个不同的特征在训练数据集上的跟踪性能的对比。

图6例示了根据本发明实施例的在视频帧的场景发生改变时选择对于改变后的场景具有最佳跟踪性能的跟踪特征的流程图。

图7例示了应用根据本发明实施例的跟踪方法的示意图。

图8示出了根据本发明实施例的对象跟踪设备的功能配置框图。

图9示出了根据本发明实施例的对象跟踪系统的总体硬件框图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。

图1示意性地示出了根据本发明实施例的对象跟踪技术的可能的应用场景。如图1所示，用户站在摄像机101的摄像范围内，该摄像机101对用户进行拍摄。摄相机101可以是仅提供彩色图像的相机，也可以是既提供彩色图像也提供深度图像的相机，例如Primesense,Kinect等等。当用户在摄像机范围内移动他/她的例如手时，诸如计算机的处理设备102能够基于摄像机101拍摄的视频帧，选择适当的特征进行手的跟踪，最终输出手在视频帧中的位置。需要说明的是，图1仅仅图示了本发明的一种可能的应用场景，根据实际情况，应用场景中的装置可以相应地增加或减少，并具有不同的配置。

为了便于描述，下文中将以手的跟踪为例，对根据本发明的对象跟踪技术进行描述。