[发明专利]长期目标跟踪方法

权利要求书

1.一种长期目标跟踪方法，其特征在于，包括：

对于一段跟踪的视频序列，根据前一帧更新后的相关滤波器，预测当前帧中跟踪目标位置，根据与预测到的当前帧中跟踪目标位置相关的响应值指标，来判断预测到的当前帧中跟踪目标位置是否可靠；

若可靠，则将预测到的当前帧中跟踪目标位置作为当前帧的跟踪结果，并更新当前帧的相关滤波器；

若不可靠，则启动再检测模块，根据给定的前一帧中跟踪目标位置和大小生成一个疑似跟踪目标的候选者，并根据与疑似跟踪目标的候选者相关的响应值指标来判断是否满足替换条件；若是，则将疑似跟踪目标的候选者作为当前帧的跟踪结果，否则，继续保留预测到的当前帧中跟踪目标位置为当前帧的跟踪结果；

其中，启动再检测模块，根据给定的前一帧中跟踪目标位置和大小生成一个疑似跟踪目标的候选者包括：

再检测模块以前一帧的跟踪目标位置为中心裁剪出一定范围的搜索区域，前一帧也即第t帧，并提取出相应的特征图z′^t+1，此阶段裁剪出的搜索区域大于之前预测时搜索区域的范围，并结合前一帧的颜色直方图的权重图T，构建一个颜色相似图

其中，u′表示特征图中z′^t+1的任意一个像素，T表示前一帧的颜色直方图的权重图，T(u′)表示像素u′的权重，得到的代表了特征图z′^t+1中的一个像素u′属于跟踪目标的概率；B(u′)是以像素u′为中心的矩形区域，v'表示矩形区域B(u′)中的任一像素；对B(u′)区域内的所有像素求和，即得到

所构建的颜色相似图中数值最大的像素位置作为疑似跟踪目标的候选者中心坐标，候选者目标区域大小采用第t帧的跟踪目标的大小。

2.根据权利要求1所述的一种长期目标跟踪方法，其特征在于，更新前一帧的相关滤波器的方式包括：

根据给定的前一帧中跟踪目标位置和大小，确定搜索区域，并提取搜索区域的特征x；

记y是符合高斯分布的特征标签，训练相关滤波器f^t，优化函数如下所示：

ε(f^t)＝||f^t*x-y||²+λ||f^t||²

其中，*表示相关运算，λ为优化函数的正则项系数；

当ε(f^t)最小时，训练出第t帧的相关滤波器f^t，第t帧的相关滤波器更新公式为：

其中，为第1帧到第t-1帧的相关滤波器；为更新后的第1帧到第t帧的相关滤波器，η为固定的更新率。

3.根据权利要求1所述的一种长期目标跟踪方法，其特征在于，预测当前帧中跟踪目标位置的步骤包括：

当前帧也即第t+1帧，以第t帧的跟踪目标位置为中心裁剪出一定范围的区域作为搜索区域，并提取出相应的特征图z^t+1，然后，根据前一帧的更新后的相关滤波器得到第t+1帧的跟踪目标响应图S_t+1：

其中，和表示对和z^t+1进行傅里叶变换的结果，F^-1代表逆傅里叶变换，⊙表示矩阵点乘；

通过第t+1帧的跟踪目标响应图S_t+1，确定第t+1帧中跟踪目标位置。