[发明专利]基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法及其装置

权利要求书

1.一种基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S200：根据初始化帧I_t、位置P_t和尺度S_t-1，采用训练滤波器对第i+1帧图像进行目标检测，得到响应图，提取所述响应图的最大值c_max、最大位置pos和最大尺度target_sz；

步骤S300：根据所述最大位置pos与所述最大尺度target_sz，在所述最大位置pos附近对搜索框分别进行比例l的收缩和比例r的放大，采用所述训练滤波器进行检测得到收缩响应图和放大响应图，分别提取所述收缩响应图中的最大值l_max和所述放大响应图中的最大值r_max，确定所述最大值l_max、所述最大值c_max和所述最大值r_max中的最大值；

步骤S400：根据确定的最大值、所述比例l和所述比例r得到尺度因子current_size；

步骤S500：采用所述尺度因子current_size得到估计尺度target_sz^#＝target_sz*current_size。

2.根据权利要求1所述的基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，其特征在于，所述步骤S200前还包括：步骤S100：指定含跟踪目标的第i帧图像作为所述初始化帧I_t，确定所述初始帧I_t中所述目标的位置P_t和所述目标的尺度S_t-1，采用初始化帧I_t训练相关性滤波器，得到所述训练滤波器；

所述步骤S500中还包括根据所述估计尺度target_sz^#、更新目标位置和所述尺度因子current_size得到目标，进行填充、采样后，更新所述训练滤波器参数。

3.根据权利要求1所述的基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，其特征在于，所述步骤S400包括以下步骤：若所述最大值c_max为最大值，则所述尺度因子current_size＝1。

4.根据权利要求1所述的基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，其特征在于，所述步骤S400包括以下步骤：

步骤S410：若所述最大值l_max为最大，设尺度变化梯度step＝-j，依据floor((target_sz*(1+g))*(l+step))更新所述搜索框对所述第i+1帧图像按步骤S300进行采样、缩放、检测得到更新响应图并提取所述更新响应图中的更新最大值，其中，g为目标填充参数；

步骤S420：比较所述更新最大值与所述最大值l_max，如果所述最大值l_max最大，输出current_size＝l+step–j，如果所述更新最大值最大，则重复步骤S410直至所述最大值l_max最大。

5.根据权利要求1所述的基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，其特征在于，所述步骤S400包括以下步骤：

步骤S430：若所述最大值r_max为最大，设尺度变化梯度step＝j，依据floor((target_sz*(1+g))*(r+step))更新所述搜索框对所述第i+1帧图像按步骤S300进行采样、缩放、检测得到更新响应图并提取所述更新响应图中的更新最大值，其中，g为目标填充参数；

步骤S440：比较所述更新最大值与所述最大值r_max，如果所述最大值r_max最大，输出current_size＝r+step+j，如果所述更新最大值为最大，则重复步骤S430直至所述最大值r_max最大。

6.根据权利要求4或5所述的基于相关性滤波跟踪算法的目标尺度估计方法，所述l比例独立地选自0.97～1范围内；所述r比例独立地选自1～1.03范围内。