[发明专利]一种针对遮挡的相关滤波目标跟踪方法

权利要求书

1.一种针对遮挡的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1：对于一段跟踪的视频序列，给出第t帧的跟踪目标位置和大小，确定搜索区域，提取特征，且计算出第t帧的权重图；

步骤2：基于得到的第t帧的权重图，训练出第t帧的相关滤波器；

步骤3：根据训练出的相关滤波器，计算出第t+1帧的目标响应图，计算第t+1帧目标位置；

步骤4：基于第t+1帧目标位置，求得高置信度的APSR策略，决定第t帧的相关滤波器是否被更新；

所述步骤1具体实现如下：

步骤1所提到的基于第t帧的权重图，是由目标相似权重图T和空间感知权重图P构成；

目标相似权重图T：

已知第t帧图像的目标位置和大小，构建颜色直方图和如下所示：

其中γ为固定的更新率，和分别表示第t帧的目标和背景颜色直方图，和为历史帧，即第1帧到第t-1帧的目标和背景颜色直方图，则得到基于颜色直方图的目标相似权重图T：

其中和为先验概率，代表了第t帧的目标区域和背景区域的大小占整个搜索区域的比例；

所述空间感知权重图P,其权重值随着远离目标中心而衰减；对于目标框内的任意一个像素pi,其空间感知权重的数值记作P(pi),对目标框内每一个像素计算P(pi)，生成最终的P；

以上步骤得到了目标相似权重图T和空间感知权重图P，那么最终的第t帧的权重图W_t，由如下公式计算出：

W_t＝T+P；

所述步骤2具体实现如下：

对第t帧的目标区域提取特征，记作x，y是符合高斯分布的标签，训练相关滤波器f^t，优化函数如下所示：

ε(f)＝||f^t*x-y||²+λ||f^t||²

其中f^t＝f^t⊙W_t，⊙代表点乘，当ε(f)最小时，训练出第t帧的相关滤波器f^t，λ为正则化参数。

2.根据权利要求1所述的针对遮挡的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤3具体实现如下：

输入第t+1帧图像，需要在t+1帧搜索区域内寻找目标位置，以上一帧的目标位置为中心裁剪搜索区域，并提取其特征，表示为z^t+1，然后根据步骤2得到的第t帧的相关滤波器f^t：得到最终第t+1帧的响应图S_t+1：

其中和表示对f^t和z^t+1进行傅里叶变换，F^-1代表逆傅里叶变换，S_t+1是第t+1帧目标响应图；

根据响应图S_t+1，计算出第t+1帧的目标位置。

3.根据权利要求1所述的针对遮挡的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤4具体实现如下：

针对步骤3得到的第t+1帧的目标响应图S_t+1，采用以下APSR策略，判断跟踪质量，其中APSR定义如下：

其中S_max代表S_t+1的最大值，S_min代表S_t+1的最小值，μ₁代表峰值附近区域Ω₁的平均值，σ₁为区域Ω₁标准差，其中，S_t+1除了Ω₁以外的其余区域记作Ω₂，w和h表示S_t+1中像素的横坐标和纵坐标，S_w,h表示S_t+1中坐标(w,h)对应的数值，mean为求均值函数；

通过计算APSR的数值，评估跟踪质量，决定第t帧的相关滤波器是否被更新。