[发明专利]一种基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100：在初始帧选取待跟踪目标区域，计算目标特征直方图和初始背景直方图；

S200：针对目标特征属性、背景特征相似属性进行真、假、不确定量测；

S300：建立中智权值向量；

S400：将中智权值向量引入均值漂移策略以确定当前帧目标区域；

S500：针对缩小、扩大尺度计算相应的真、假、不确定量测值，依据余弦相似量测确定尺度更新策略；

S600：更新目标背景特征直方图。

2.根据权利要求1所述的基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法，其特征在于，步骤S100中，计算目标特征直方图和初始背景直方图，包括如下步骤：

目标特征直方图通过如下公式计算：

其中，是直方图的一个分量，有m个分量，且

为目标区域内的所有像素点相对矩形框中心的图像坐标，b(x)是一个映射函数，其将x像素点位置的颜色信息映射在1到m区间内的某一个数值上；

k(x)为核函数；δ(x)为克罗内克函数，C为归一化参数，n为目标区域像素点总数；

背景区域被定义为目标区域的等比例外扩区域，两个区域中心均为原目标区域中心，假定目标区域为G_o，则背景区域G_b＝λG_o-G_o，λ为扩大系数，初始背景直方图通过如下公式计算：

其中，是直方图的一个分量，有m个分量，且

对应为落入目标背景区域内的所有像素点相对目标矩形框中心的图像坐标，k(x)为核函数；δ(x)为克罗内克函数，C′为归一化参数，n′为目标背景区域像素点总数。

3.根据权利要求2所述的基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法，其特征在于，步骤S200中，进行真、假、不确定量测，包括如下步骤：

对于目标特征属性CO，t时刻的真T_CO、不确定I_CO、假F_CO量测分别被定义为：

其中为首帧初始化时目标特征直方图中的第u个分量，为前一帧目标特征更新后的特征直方图u分量，其中λ∈(0,1)；

对于背景特征相似属性CB，t时刻的T_CB、I_CB、F_CB量测分别被定义为：

其中为背景区域特征直方图的第u个分量。

4.根据权利要求3所述的基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法，其特征在于，步骤S300中，建立中智权值向量包括如下步骤：

权值向量由m个分量构成，数量m与目标特征直方图分量数量对应，依据余弦相似度量，直方图中第u个分量得到中智权值如下：

其中，w_CO、w_CB分别为目标特征属性和背景特征相似属性对应的权值，w_CO,w_CB∈[0,1]，两个权值之和为1。

5.根据权利要求4所述的基于中智相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪方法，其特征在于，步骤S400中将中智权值向量引入均值漂移策略以确定当前帧目标区域，包括如下步骤：

以上一帧的目标位置作为当前帧目标位置的搜寻起始点计算新的目标位置如下：

其中g(x)＝-k′(x)，其中δ(x)为克罗内克函数，表示t时刻中智权值向量中的第u个分量，其中x_i为候选区域内的像素点坐标，n_h为候选区域总像素点数，C_h为归一化参数，k(x)为核函数，h为候选区域带宽，若不满足将其中表示两个坐标点之间的欧式距离，重复执行S400，直至满足终止条件，此处ε₀为预设判断阈值。