[发明专利]基于视觉显著性的干扰感知跟踪算法

说明书

本发明公开了一种基于视觉显著性的干扰感知跟踪算法，包括以下步骤：S1、输入视频图像；S2、用梯度方向直方图特征表征图像中的待跟踪目标的外观模型，并计算梯度方向直方图扰动模型；S3、计算输出响应和上下文感知相关跟踪响应；S4、加权融合得到目标加权响应，最大响应所在位置即待跟踪目标所在位置，并估计目标尺度与位置变化；S5、当待跟踪目标被遮挡时，计算视觉显著性图，根据候选目标位置估计待跟踪目标位置；S6、根据待跟踪目标情况更新外观模型和扰动模型；S7、输入下一帧图像，返回至步骤S1。本发明可解决现有目标跟踪方法中易受光照变化、低分辨率、尺度变化、遮挡、相似目标和嘈杂背景等影响跟踪效果的问题。

技术领域

本发明属于图像目标跟踪的技术领域，具体涉及一种复杂场景下基于视觉显著性的干扰感知跟踪算法。

背景技术

智能监控系统(Intelligent Monitor System，IMS)，它是采用图像处理、模式识别和计算机识别技术，通过在监控中增加智能分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面中无用或者干扰信息，自动识别不同的物体，分析抽取图像中可用信息，快速准确的定位事故现场，判断监控画面中的异常行为，并以最快和最佳的方式发出报警或触发其它动作，从而有效进行事前报警，事中处理，事后及时取证的全自动、全天候、实时监控的智能系统。近年来，随着计算机视觉技术和集成电路的发展和成熟，智能视觉监控系统所需要的硬件成本大大的降低，智能监控系统被广泛应用于医院、火车站和学校等公开场所，智能监控系统的采用可以显著性降低监控场景下的人工成本，提高监控系统的可靠性与有效性，降低异常事件的发生机率。由于在现实生活中，大量且有意义的视觉信息主要包含在运动目标之中，而且在大部分的监控场合，监控对象一般是监视场景中运动的行人。因此，智能视频监控不仅要求能够检测到环境中的运动，而且要求能够检测环境中的人或者物体，并进行可靠的跟踪。智能视觉监控系统实际上就是对进入监控视野范围内的运动物体或者行人进行实时检测，跟踪，识别和行为分析。

视觉目标跟踪系统(Visual Object Tracking System，VOTS)是智能监控系统中的重要组成部分，它从监控图像信息中运动物体进行自动检测，获取跟踪目标并提取目标特征，构建目标外观模型，进行跟踪器训练，最终对目标进行连续跟踪并进行模型更新，输出目标物体的相关参数信息，如位置、尺度和轨迹等。视觉目标跟踪系统可以实时的输出跟踪目标位置信息，然后对跟踪结果进行相应处理和行为分析，实现对目标的行为理解或者更高一级的任务，而传统的物体检测算法通常无法实时得获取目标位置与图像信息。随着髙性能计算机和高质量且廉价的摄像终端的增多，以及自动视频分析需求量的增大，视觉目标跟踪系统吸引越来越多科研人员的注意力。

目标跟踪技术是视觉目标跟踪系统中的核心部分，它具有广泛的发展前景与应用前景，其在视频会议、图像压缩、三维重构、机器人视觉导航、行为分析等领域均具有重要应用价值。目标跟踪技术涉及模式识别、图像处理、矩阵论、人工智能、信息论和计算机等众多学科，是一门综合实用性技术。目标跟踪技术是计算机视觉与模式识别在智能监控领域应用的重要研究课题之一。