[发明专利]一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法

权利要求书

1.一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、使用第一帧给定的目标状态下的特征和groundtruth值计算出第一帧的相关滤波器H_base；

S2、限定实施错误修正的范围；

S3、将第一次进行目标状态评估时的时刻假设为x，计算它在时域中的PSR指标，计算公式为

对属于修正范围内的视频时刻，假设为k，计算它在时域中的PSR指标，计算公式为，

其中，r为响应值，max代表求最大值，mean代表求平均值，std代表求标准差；

S4、将PSR_k与PSR_base进行比较，

若PSR_kPSR_base，则进行修正，k时刻在状态估计时的响应值矩阵为

若PSR_k≥PSR_base,则不进行修正，k时刻在状态估计时的响应值矩阵为

其中，F(x_k)为k时刻提取的特征，H_k-1为k时刻使用的相关滤波器，

寻找Response_k中的最大值，预估目标在第k帧的状态；

S5、提取目标在新状态下的特征，此时相关滤波器H_k满足公式

若提取目标未进行修正，假设样本为z_k，则

若提取目标进行了修正，假设样本为则

其中G为期望输出，F(z_k)为对样本z_k提取的特征，为对样本提取的特征，λ为正则化参数，u为相关滤波器进行在线更新的学习率；

S6、重复上述步骤，完成后续检测修正；

S1中相关滤波器H_base的求解在傅里叶域中进行，相关滤波器H_base满足下列公式：

其中G为期望输出，F(x)为对样本x提取的特征，λ为正则化参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法，其特征在于：S1中所述groundtruth值包括目标位置及尺度。

3.根据权利要求1所述的一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法，其特征在于，S2包括如下步骤：

S21、设定进行错误修正的阈值σ；

S22、假设于傅里叶域中当前帧为t，当前正待进行状态估计的样本为x_t,对当前样本提取的特征为F(x_t)，则当前帧使用的相关滤波器为H_t-1，获取当前帧状态估计的响应值矩阵Response_t，

其中ifft表示傅里叶逆变换；

S23、求当前帧响应值的PSR值

其中，r为响应值，max代表求最大值，mean代表求平均值，std为求标准差；

S24、将当前帧峰值旁瓣比PSR_t与σ进行比较；

若PSR_t≤σ，则判定属于修正范围；否则，则不属于修正范围。