[发明专利]基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法

说明书

一种基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法，在手动选择跟踪目标之后先使用LCT跟踪器中的运动相关滤波器和外观相关滤波器分别对目标的平移及目标的尺度进行估计并得到目标跟踪结果，并在丢失目标时分别采用在线分类器的检测结果作为跟踪结果以恢复准确目标跟踪或采用重新检测器和LCT跟踪器进行交替继续跟踪。

技术领域

本发明涉及的是一种机器视觉领域的技术，具体是一种基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法。

背景技术

目前，目标跟踪是机器视觉领域的热点，其主要分为生成性跟踪器和判别性跟踪器。前者是指对目标的外观建模，在接下来的帧中找到与目标外观相似程度最高的区域作为跟踪结果。这类跟踪器的模型在线构建，一般都能保证实时性(大于等于25fps)，然而容易受到噪声影响并且没有利用背景信息，容易导致跟踪框漂移。后者把跟踪视作一个分类问题，这类跟踪器同时考虑目标和背景信息，通过提取特征和训练分类器，分离目标和背景，然后更新分类器以适应目标变化。然而，判别性跟踪器没有考虑到目标的运动信息和连续帧之间的关系。尽管目标跟踪技术正在不断进步，但至今没有一个完美的跟踪能够实现在所有情况下的鲁棒跟踪。就遮挡而言，生成性跟踪器和判别性跟踪器也不能完美处理目标的全遮挡或者消失。因此一个好的跟踪器必须兼顾生成性和判别性跟踪器的优点，并实时应用于任何情况。

发明内容

本发明针对现有基于相关滤波的跟踪器均没有很好地解决目标遮挡问题或者仅仅针对目标的部分遮挡(目标遮挡面积小于等于目标总面积50％)和短时全遮挡的缺陷和不足，提出一种针对目标长时间全遮挡情况的基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法，在LCT(Long-term Correlation Tracking)跟踪器的基础上，加入了一个根据相关滤波响应值变化而设计的遮挡判据和一个重新检测器，本方法跟踪更具鲁棒性和精确性。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于相关滤波的抗遮挡目标跟踪方法，在手动选择跟踪目标之后先使用LCT跟踪器中的运动相关滤波器和外观相关滤波器分别对目标的平移及目标的尺度进行估计并得到目标跟踪结果，并在丢失目标时分别采用在线分类器的检测结果作为跟踪结果以恢复准确目标跟踪或采用重新检测器和LCT跟踪器进行交替继续跟踪。

所述的LCT跟踪器是指：在第一帧手动选择目标后，在所选区域上训练相关滤波器来对目标外观建模，对于随后的帧，相关滤波器会在上一帧的位置附近对该帧的图像块卷积，卷积后的输出对应一个灰度响应图，该灰度反映了相关程度，灰度值越高，则相关程度越大，在响应图中拥有最大灰度的位置就是目标的新位置。

所述的丢失目标，包括：由于形变、亮度变化、快速运动和复杂背景导致跟踪丢失的目标以及由于全遮挡导致跟踪丢失的目标，其中：当当前帧目标外观相关滤波器响应值低于设定阈值，则启动在线分类器进行检测；当最近的连续5帧目标外观相关滤波器响应值满足目标遮挡判据时，则停止LCT跟踪器跟踪并换用重新检测器从后一帧开始进行目标检测，当未检测到目标时进入下一帧，否则将检测到的目标信息，即目标框宽、高和目标框中心位置再次输入LCT跟踪器进行跟踪，最终得到退出遮挡后的跟踪结果。

所述的相关滤波器的大小与选择的图像块大小相同，将输入的图像和相关滤波器进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)转到傅里叶域，在该域中相关操作变为点积，即G＝F⊙H^*，其中：F＝F(f_im)和H＝F(h)表示为图像f_im和滤波器h转至傅里叶域，⊙和*分别为点乘操作和共轭转置；随后使用FFT的逆变换F^-1将G变回到空间域，得到响应图。整个过程的计算复杂度仅为O(PlogP)，其中：P为跟踪窗口中的像素数。