[发明专利]基于自适应目标响应的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于自适应目标响应的目标跟踪方法，其特征在于，构建自适应目标响应矩阵；构建多尺寸的待跟踪目标的目标框预测待跟踪目标尺寸；该方法的具体步骤包括如下：

(1)确定运动待跟踪目标的初始位置：

(1a)输入含有待跟踪目标的彩色视频图像序列中的第一帧视频图像；

(1b)用待跟踪目标的初始位置和初始位置的长度和宽度确定一个矩形框，用该矩形框标出第一帧图像中的待跟踪目标；

(1c)在第一帧图像中，以待跟踪目标的初始位置为中心，用待跟踪目标的初始位置和待跟踪目标的2.5倍长度和2.5倍宽度确定一个矩形框，用该矩形框标出第一帧图像中的候选区域；

(2)提取第一帧图像中的候选区域特征：

(2a)利用方向梯度直方图提取方法，将第一帧图像作为当前帧图像，提取当前帧图像的候选区域特征；

(2b)将第一帧图像的候选区域特征作为当前帧图像的目标模板；

(3)计算相关滤波器权值：

(3a)构建一个零矩阵，该零矩阵的行数与特征响应矩阵的行数相等，列数与特征响应矩阵的列数相等；

(3b)利用自适应目标响应矩阵插值公式，根据零矩阵中每一个元素位置距离零矩阵中心位置的长度，计算零矩阵中每一个元素的元素值，将所有元素值作为自适应目标响应矩阵对应位置元素的元素值；

(3c)利用相关滤波器权值计算公式，计算当前帧图像的特征响应矩阵的相关滤波器权值；

(4)预测当前帧图像的目标框位置：

(4a)载入待跟踪视频序列中下一帧彩色视频图像，作为当前帧图像，在当前帧图像中，以上一帧图像待跟踪目标的位置为中心，取出与待跟踪目标的位置相同的，长度和宽度分别是待跟踪目标长度和宽度2.5倍的矩形框，将该矩形框作为当前帧图像的候选区域；

(4b)利用方向梯度直方图提取方法，提取当前帧图像的候选区域特征；

(4c)利用卷积方法，计算当前帧图像的候选区域特征和位移滤波器权值的特征特征响应矩阵；

(4d)选取当前帧图像的特征响应矩阵中的元素最大值，将最大值元素的位置作为当前帧图像的待跟踪目标的目标框中心点的位置；

(5)构建多尺寸的待跟踪目标的目标框预测待跟踪目标尺寸：

(5a)依次选取1，0.985，0.99，0.995，1.005，1.01，1.015七个缩放参数，分别乘以当前帧图像的待跟踪目标的目标框尺寸，得到待跟踪目标的七个目标框尺寸；

(5b)以当前帧图像的待跟踪目标的目标框中心点位置为中心，以每个目标框尺寸为矩形框尺寸组成七个矩形框，用每一个矩形框取出当前帧图像的七个候选区域；

(5c)利用方向梯度直方图提取方法，提取当前帧图像的每个候选区域特征；

(5d)利用卷积方法，分别计算当前帧图像的每一个候选区域特征和位移滤波器权值的特征响应矩阵；

(5e)比较七个特征响应矩阵中的所有元素，将含有最大值的特征响应矩阵所对应的矩形框尺寸，作为当前帧图像中的待跟踪目标的尺寸；

(5f)用待跟踪目标的目标框的中心点位置和尺寸确定的矩形框，标出当前帧图像的待跟踪目标；

(6)更新当前帧图像的目标模板：

(6a)在当前帧图像中，以待跟踪目标的位置为中心，取出长度和宽度分别是待跟踪目标长度和宽度2.5倍的矩形框，将该矩形框作为当前帧图像的待跟踪目标的候选区域；

(6b)利用方向梯度直方图提取方法，提取当前帧图像中的候选区域特征；

(6c)利用更新公式，用当前帧图像中的候选区域特征和上一帧图像的目标模板更新当前帧图像的目标模板；

(7)构建自适应目标响应矩阵：

(7a)在当前帧图像中，利用中心点位置平移方法，平移候选区域的矩形框中心点，得到六个中心点位置，以每个中心点位置和当前帧图像的待跟踪目标位置作为矩形框的中心，每个矩形框的尺寸为候选区域的矩形框尺寸，得到待跟踪目标的七个候选区域；

(7b)利用方向梯度直方图提取方法，提取七个候选区域特征；

(7c)利用卷积方法，分别计算每个候选区域特征和位移滤波器权值的特征响应矩阵；

(7d)构建一个零矩阵作为自适应目标响应矩阵，该矩阵的行数与特征响应矩阵的行数相等，列数与特征响应矩阵的列数相等；

(7e)选取每个特征响应矩阵中的元素最大值，将该元素最大值作为零矩阵中每个候选区域中心点坐标所对应元素的元素值；

(7f)利用高斯插值方法，用自适应目标响应矩阵中的非零元素值，计算自适应目标响应矩阵中其余元素的元素值；

(8)更新位移滤波器权值：

利用更新位移滤波器权值公式，更新当前帧图像的位移滤波器权值；

(9)判断当前帧视频图像是否为待跟踪视频图像序列的最后一帧视频图像，若是，则执行步骤(10)，否则，执行步骤(4)；

(10)结束对运动待跟踪目标的跟踪。