[发明专利]一种自适应时空学习与状态识别的目标跟踪方法

说明书

本发明提供了一种自适应时空学习与状态识别的目标跟踪方法。本发明涉及计算机视觉、人工智能、模式识别技术领域。包含目标检测网络，目标恢复与状态识别网络，空间特征提取网络和时间特征提取网络。然后在网络离线训练过程中，使用生成的目标训练集对网络进行训练，使得网络初始具备了相应的目标检测和识别能力。跟踪过程中，通过空间特征提取网络获取目标丰富的空间特征，再经过时间特征提取网络获取目标的时间变化特征，使得其判别的目标置信度更能反映目标的准确位置，通过将具有最大置信度的候选图像块作为目标图像块，并将其对应的位置作为目标所在的位置，完成目标定位，从而实现对目标对象的跟踪。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、人工智能、模式识别技术领域。

背景技术

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题，其主要任务是获取目标连续的位置、外观和运动等信息，进而为进一步的语义层分析(如行为识别、场景理解等)提供基础。目标跟踪研究被广泛应用于智能监控、人机交互、自动控制系统等领域，具有很强的实用价值。目前，目标跟踪方法主要包括经典目标跟踪方法和深度学习目标跟踪方法。

经典的目标跟踪方法主要分为生成式方法(Generative Methods)和判别式方法(Discriminative Methods)两类。生成式方法假设目标可以通过某种生成过程或者模型进行表达，如主成分分析(PCA)，稀疏编码(Sparse Coding)等，然后将跟踪问题视为在感兴趣的区域中寻找最可能的候选项。这些方法旨在设计一种利于鲁棒目标跟踪的图像表示方法。不同于生成式方法，判别式方法将跟踪视为一个分类或者一种连续的对象检测问题，其任务是将目标从图像背景中分辨出来。这类方法同时利用目标和背景信息，是目前主要研究的一类方法。判别式方法通常包含两个主要的步骤，第一步是通过选择能够辨别目标和背景的视觉特征训练得到一个分类器及其决策规则，第二步是在跟踪过程中将该分类器用于对视场内的每一个位置进行评价并确定最有可能的目标位置。随后将目标框移动到该位置并重复这样的过程，进而实现跟踪，该框架被用于设计出各种形式的跟踪算法。总体来看，经典跟踪方法的主要优势在于运行速度和对辅助数据较少的依赖，同时它们也需要在跟踪的准确性与实时性之间做出权衡。

深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习研究的热点，由于其强大的特征表达能力和不断发展的数据集和硬件支持，深度学习已在许多方面取得了惊人的成功，例如语音识别、图像识别、目标检测、视频分类等。深度学习目标跟踪研究发展也十分迅速，但由于目标跟踪中先验知识的缺乏和实时性的要求，使得需要大量训练数据和参数计算为基础的深度学习技术在这方面难以得到充分的施展，具有很大的探索空间。从目前的研究成果来看，深度学习跟踪方法主要应用了自编码器网络和卷积神经网络，其研究主要有两种思路，一种是对网络进行迁移学习再进行在线微调，另一种是改造深度网络的结构以适应跟踪的要求。自编码器网络(AE)是典型的非监督深度学习网络,因其特征学习能力和抗噪声性能被首先应用到目标跟踪中。综合来看,自编码器网络比较直观且体量适中，是一种优秀的非监督深度学习模型，在跟踪中最先得以应用并取得了较好的效果。与自编码器网络不同，卷积神经网络(CNN)是一种监督型的前馈神经网络，它包含多个循环交替进行的卷积、非线性变换和降采样操作，在模式识别特别是计算机视觉任务中体现出非常强大的性能。总体来看，深度学习相比于经典方法具有更强大的特征表达能力，其跟踪方法中有关训练集的选取，网络的选择与结构的改进，算法的实时性，以及应用递归神经网络等方面仍需要进一步的研究。