[发明专利]一种目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

接收当前帧图片，所述当前帧图片中包含目标对象；

根据漂移判断模型判断跟踪器对所述当前帧图片中的目标对象的跟踪是否产生漂移；所述漂移判断模型是根据样本的响应值的最大值进行建模得到的；其中，所述漂移判断模型为概率密度模型，所述样本是指：用于进行漂移判断模型训练的训练样本，所述训练样本从训练图片中采集得到，所述训练图片中包含所述目标对象；所述样本的响应值是指：所述训练样本是所述训练图片中的目标对象的可能性概率值；

输出跟踪漂移结果，所述跟踪漂移结果包括：对所述目标对象的跟踪产生漂移，或，对所述目标对象的跟踪未产生漂移。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据漂移判断模型判断跟踪器对所述当前帧图片中的目标对象的跟踪是否产生漂移之前，所述方法还包括：

接收第一图片，在所述第一图片中给定目标坐标位置，其中，所述第一图片为首帧图片；

接收第二图片，所述第二图片和所述第一图片在时间轴上具有连续性；根据所述第一图片中的目标坐标位置确定所述第二图片中的对应位置，并在所述第二图片中的对应位置的周边进行采样，得到N个测试样本，N为大于1的正整数；

对所述N个测试样本中的每个样本进行特征提取，得到与所述N个测试样本一一对应的N个特征表示{X₁，X₂…X_n…X_N},其中n表示N个测试样本中的第n个样本；

将所述N个特征表示{X₁，X₂…X_n…X_N}输入分类器，得到与所述N个特征表示{X₁，X₂…X_n…X_N}一一对应的N个响应值{Y₁,Y₂…Y_n…Y_N}，其中Y_n＝wX_n，所述w表示所述分类器的核值；所述Y_n用于表示所述第n个样本是所述第二图片中的目标对象的可能性概率值；

根据所述N个响应值{Y₁,Y₂…Y_n…Y_N}中的最大响应值Y_max进行建模，得到所述漂移判断模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据漂移判断模型判断跟踪器对所述当前帧图片中的目标对象的跟踪是否产生漂移，包括：

判断所述当前帧图片中的最大样本响应值是否落在所述漂移判断模型构建的大概率区间外，若是则判断为产生漂移，若否则判断为未产生漂移；其中，所述当前帧图片中的最大样本响应值是指：在所述当前帧图片中采样的多个样本对应的多个样本响应值中最大的样本响应值。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，当所述跟踪漂移结果为：对目标对象的跟踪产生漂移，所述方法还包括：

根据所述目标对象在上一帧图片中的位置得到当前帧图片中的对应位置，在所述对应位置的附近建立多个搜索窗；

对所述多个搜索窗中的每个搜索窗进行样本采集，得到每个搜索窗对应的样本集合，并计算所述样本集合中每个样本的样本响应值；

根据每个搜索窗中的top-k个样本响应值，确定所述目标对象最有可能出现的目标搜索窗；其中top-k个样本响应值为：样本响应值的大小按由大到小排列靠前的k个样本响应值；

确定所述目标搜索窗中最大的样本响应值所对应的采样样本为所述当前帧图片中的目标对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标搜索窗中最大的样本响应值所对应的采样样本为所述当前帧图片中的目标对象之前，所述方法还包括：

根据所述目标搜索窗对所述当前帧图片进行采样，得到多个采样样本；

分别计算所述多个采样样本的样本响应值，得到多个采样样本响应值。