[发明专利]目标跟踪方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及电子设备领域，特别涉及一种目标跟踪方法和装置。

背景技术

随着机器视觉技术的不断发展，目标跟踪成为视频分析中的一个重要研究方向。目标跟踪通过对视频序列进行处理，获取视频中每一帧图像中感兴趣的运动目标的位置，并将不同帧中的同一目标对应起来。复杂环境下有效且鲁棒的目标跟踪算法在很多应用中有着非常重要的地位，如视频监控、自主导航和人机交互等。

现有技术中，基于实时压缩跟踪算法通过对正负样本的高维多尺度图像特征做投影，得到正负样本的低维的压缩特征向量，再用此特征向量来学习更新贝叶斯分类器，并使用朴素贝叶斯分类器将目标从背景中分离出来，实现目标跟踪。基于实时压缩跟踪算法提高了计算速度，也满足了实时性要求。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

现有技术中，实时压缩跟踪算法是一种自学习的过程，当目标发生严重遮挡时，被遮挡区域及其周围的目标将被作为正样本集来对分类器进行更新，这样长时间更新会降低分类器的区分能力，从而导致错误累积，进而出现漂移现象。

发明内容

为了解决目标跟踪过程中目标遮挡带来的漂移问题，本发明实施例提供了一种目标跟踪方法和装置。所述技术方案如下：

第一方面，本发明提供了一种目标跟踪方法，所述方法包括：

获取输入视频和所述输入视频的预设图像中的运动目标，所述输入图像包括所述预设图像和待跟踪图像；

对所述预设图像中的运动目标进行分割，得到第一区域、第二区域、第三区域和第四区域；

根据所述第一区域、第二区域、第三区域、第四区域和实时压缩跟踪算法，得到第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器和第四区域分类器；

根据所述第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器、第四区域分类器和所述待跟踪图像中的候选目标区域，计算所述待跟踪图像中的候选目标区域的加权得分值，将加权得分值最高的候选目标区域作为跟踪目标。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实施方式中，根据所述第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器、第四区域分类器和所述待跟踪图像中的候选目标区域，计算所述待跟踪图像中的候选目标区域的加权得分值，将加权得分值最高的候选目标区域作为跟踪目标之后，所述方法还包括：

根据所述跟踪目标和所述实时压缩跟踪算法，更新所述第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器和第四区域分类器的参数。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实施方式中，对所述预设图像中的运动目标进行分割，得到第一区域、第二区域、第三区域和第四区域，包括：

在水平方向上对所述预设图像中的运动目标进行平均分割，得到第一区域和第二区域；

在垂直方向上对所述预设图像中的运动目标进行平均分割，得到第三区域和第四区域。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实施方式中，根据所述第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器、第四区域分类器和所述待跟踪图像中的候选目标区域，计算所述待跟踪图像中的候选目标区域的加权得分值，将加权得分值最高的候选目标区域作为跟踪目标，包括：

根据所述第一区域分类器、第二区域分类器、第三区域分类器、第四区域分类器和所述待跟踪图像中的候选目标区域，计算所述待跟踪图像中的候选目标区域的得分值，所述待跟踪图像中的候选目标区域的得分值包括所述第一区域分类器得分值、第二区域分类器得分值、第三区域分类器得分值、第四区域分类器得分值；