[发明专利]目标对象的跟踪方法和装置

权利要求书

1.一种目标对象的跟踪方法，其特征在于，包括：

获取第一图像和第二图像；

通过人脸识别，从所述第一图像中确定出目标对象，并根据所述目标对象得到第一目标模型；

根据所述第一目标模型和所述第二图像，确定第二目标模型；

根据所述第一目标模型和所述第二目标模型，计算所述第二目标模型相对于所述第一目标模型的第一均值漂移向量；

根据所述第一目标模型和所述第一均值漂移向量，确定目标对象的第一位移向量。

2.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述目标对象得到第一目标模型，包括：

将第一图像中目标对象所在的区域确定为第一目标区域；

对所述第一目标区域进行像素特征提取，得到所述第一目标模型。

3.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，根据所述第一目标模型和所述第二图像，确定第二目标模型，包括：

搜索所述第二图像，得到多个候选区域；

对所述多个候选区域分别进行像素特征提取，得到多个候选目标模型；

根据所述第一目标模型，从所述多个候选目标模型中确定出第二目标模型。

4.根据权利要求3所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，根据所述第一目标模型，从所述多个候选目标模型中确定出第二目标模型，包括：

分别计算所述多个候选目标模型中的各个候选目标模型与所述第一目标模型的相似函数；

将相似函数的数值最大的候选目标模型确定为第二目标模型。

5.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，根据所述第一目标模型和所述第二目标模型，计算所述第二目标模型相对于所述第一目标模型的第一均值漂移向量，包括：

按照以下公式，计算所述第一均值漂移向量：

其中，M_h1为第一均值漂移向量，X_i为第二目标模型所在的区域中编号为i的数据点的像素点直方图的数据值，S_k为第二目标模型所在的区域中数据点的集合，k为第二目标模型所在的区域中数据点的总数，X为第一目标模型所在的区域的中心点的像素点直方图的数据值。

6.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，根据所述第一目标模型和所述第一均值漂移向量，确定目标对象的第一位移向量，包括：

将第一图像中所述第一目标模型所在的区域的中心点确定为目标对象的起点；

根据所述目标对象的起点和所述第一均值漂移向量，计算目标对象的第一位移向量。

7.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，在根据所述第一目标模型和所述第二图像，确定第二目标模型后，所述方法还包括：

检测第二图像中所述第二目标模型所在的区域的中心点是否位于第一图像中所述第一目标模型所在的区域中；

在确定第二图像中所述第二目标模型所在的区域的中心点位于第一图像中所述第一目标模型所在的区域以外的情况下，重新确定第二目标模型。

8.根据权利要求1所述的目标对象的跟踪方法，其特征在于，在根据所述第一目标对象和所述第一均值漂移向量，确定目标对象的第一位移向量后，所述方法还包括：

获取第三图像；

根据所述第二目标模型和所述第三图像，确定第三目标模型；

根据所述第二目标模型和所述第三目标模型，计算所述第三目标模型相对于第二目标模型的第二均值漂移向量；

根据所述第二目标模型和所述第二均值漂移向量，确定目标对象的第二位移向量。