[发明专利]一种基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

步骤S1：根据初始图像帧，获取目标初始信息；

步骤S2：在目标区域附近提取颜色直方图，并且初始化贝叶斯分类器；

步骤S3：在核相关滤波区域中提取前第一阈值维数的梯度直方图特征，第二阈值维数的颜色属性特征，并采用所述贝叶斯分类器计算所述核相关滤波区域中像素级的颜色概率图，再从所述像素级的颜色概率图中提取前第三阈值维数的梯度直方图特征；

步骤S4：假定核相关滤波在目标跟踪时的响应为高斯函数，并将所述高斯函数作为约束条件进行岭回归的求解；

步骤S5：初始化尺度滤波器，并且训练所述尺度滤波器；

步骤S6：在目标区域中提取颜色直方图，训练贝叶斯分类器；

步骤S7：采用所述贝叶斯分类器检测目标，获得颜色响应概率图；

步骤S8：在核相关滤波区域检测目标，获得核相关滤波响应图；

步骤S9：集成所述颜色响应概率图和所述核相关滤波响应图，获得最终响应图，在所述最终响应图中响应最大值处为所述目标的新位置；

步骤S10：在所述目标的新位置处，调用所述尺度滤波器，并选取响应最大的尺度作为新的尺度，更新目标尺寸及所述尺度滤波器；

步骤S11：根据核相关滤波的平均峰值相关能量与核相关滤波响应图中最大响应值判断目标跟踪是否失败，若目标跟踪失败，则基于运动估计进行重检测；

步骤S12：更新所述核相关滤波器和所述贝叶斯分类器；

步骤S13：获得下一帧图像，重复步骤S7、S8、S9、S10、S11、S12，直至视频结束。

2.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述目标初始信息包括目标位置、目标长度和目标宽度。

3.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述第一阈值维数为28维，第二阈值维数为10维，第三阈值维数为28维。

4.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，在步骤S9中采用加权平均的方法集成所述颜色响应概率图和所述核相关滤波响应图。

5.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述核相关滤波的表达式为：

其中，f(x)＝w^Tx，x为样本特征，w为核相关滤波器，y为样本的回归值，λ是正则化系数。

6.根据权利要求5所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，岭回归过程中的松弛变量ξ_i满足下式：约束条件包括下列三个条件：||w||≤B，其中，w为核相关滤波器，y为样本的回归值，B为常数，为核相关滤波在目标跟踪时的高斯响应。

7.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述贝叶斯分类器的具体实现过程表达式如下所示：

其中，F表示围绕目标的矩形前景区域，B表示包含目标的矩形背景区域，c_x表示像素x属于RGB颜色直方图的第c条柱。

8.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，步骤S11中具体的判断条件为：当同时满足APCEω₁*MAPCE与R_maxω₂*R_mean时，判断目标跟踪失败；否则，目标跟踪成功；其中，APCE为核相关滤波的平均峰值相关能量，MAPCE为APCE的历史平均值，R_max为核相关滤波的响应峰值，R_mean是响应峰值的历史平均值。

9.根据权利要求1所述的基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，基于运动估计进行重检测的包括步骤：

步骤S111：在以目标为圆心的半径为r的圆上取点，半径r的表达式如下：其中，H为目标高度，W为目标宽度，R_max为核相关滤波的响应峰值；

步骤S112：假定目标的运动方向与上一帧的方向变化不剧烈，目标上一帧的运动方向的表达式为：

步骤S113：以上一帧的目标运动方向为中心，以的弧度为间隔，选取θ，五个方向作为目标的预测方向。