[发明专利]一种基于相关滤波的视频跟踪方法在审
| 申请号： | 201810077205.8 | 申请日： | 2018-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN108288283A | 公开（公告）日： | 2018-07-17 |
| 发明（设计）人： | 郭志波;黄健;张颖 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06T7/277 | 分类号： | G06T7/277;G06T7/136;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京中新达专利代理有限公司 32226 | 代理人： | 孙鸥;朱杰 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 样本 滤波 卡尔曼滤波 视频跟踪 降维 计算相似度 时间复杂度 视频帧序列 主成分分析 泊松分布 方法参数 跟踪目标 更新策略 模板信息 目标提取 目标位置 样本信息 运算技巧 分类器 复杂度 视频帧 跟踪 检测 更新 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于相关滤波的视频跟踪方法，其特征在于步骤如下：
1)采用相关滤波的方法对输入的视频帧序列fi，i＝1，...N进行逐帧检测，得到每一个目标的信息(xj，yj，Wj，Hj)，其中，(xj，yj)表示第j个目标的中心坐标，(Wj，Hj)表示第j个目标的宽度和高度，保留每帧结果信息保存到样本集里；
2)样本集中有N个样本信息，使用主成分分析方法对其降维，获得一维具有多个特征的样本信息；
3)构造卡尔曼滤波函数来预测出下一帧目标样本，从而实现跟踪；
4)泊松分布法随机取值再通过阈值实现参数更新。
2.根据权利要求书1所述的一种基于相关滤波的视频跟踪方法，其特征在于，通过HOG方法来提取目标的特征值，通过前N帧结果，结合主成分分析原理，取得降维后单个的目标样本。
3.根据权利要求书1或2所述的一种基于相关滤波的视频跟踪方法，其特征在于，在前N帧之后，用当前预测目标样本和当前目标样本通过卡尔曼滤波来预测下一帧的目标样本，实现目标跟踪。
4.根据权利要求书1所述的一种基于相关滤波的视频跟踪方法，其特征在于，在目标模板更新阶段，采用泊松分布和阈值的方法来更新相关滤波参数，若大于阈值，则将当前目标样本初始化参数，并且替换当前参数，若小于阈值，则将继续执行当前更新策略。
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