[发明专利]一种基于时空约束相关滤波的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于时空约束相关滤波的目标跟踪方法，首先在第一帧中由人工任意初始化要跟踪的目标和相关滤波器，再通过所述方法在后续帧中持续跟踪该目标，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：针对当前帧，提取前一帧的图像块作为搜索区域，再提取搜索区域的FHOG特征；

S2：根据FHOG特征与前一帧训练好的滤波器计算得到当前帧的响应图，以响应图的最大响应位置作为当前帧的预测目标位置；

S3：基于时间约束项和空间约束项更新时空约束相关滤波模型；

S4：基于ASPE系数判断是否需要更新空间参考掩模，再根据步骤S3得到当前帧采用的滤波器模型，进行目标跟踪；

所述步骤S3具体包括以下步骤：

S3.1：基于时间约束项和空间约束项的时空约束相关滤波模型的空域表达式为：

其中，y为理想高斯函数，*为空域相关操作运算符，w为空间掩模，⊙为元素点乘运算符，w^r为空间参考掩模，为上一帧t-1帧的滤波器，w^t-1为上一帧t-1帧的空间掩模；

上述公式中，第一项为岭回归项，X＝{x₁,x₂,...x_K}和H＝{h₁,h₂,...h_K}为数据和滤波器，使结果贴近理想高斯函数y，第二项为滤波器H的自适应空间正则惩罚项，第三项为空间掩模正则项，让空间掩模w更新方向朝向空间参考掩模w^r，第四项和第五项为基于相邻帧的残差正则项，作为时间约束项约束当前帧的空间掩模和滤波器突变，λ₁＝0.2，λ₂＝0.001，λ₃＝1000和λ₄＝500为正则参数；

S3.2：时空约束相关滤波模型在傅里叶域中进行运算，时空约束相关滤波模型的傅里叶域表达式为：

其中，为辅助变量矩阵，通过ADMM算法求解；

S3.3：将步骤S3.2的傅里叶域表达式构造为增广拉格朗日函数：

其中，V＝{v₁,v₂,...v_K}∈R^T×K为朗格朗日乘子，为朗格朗日乘子的傅里叶域形式，μ为惩罚因子，换算后得到：

其中，再通过ADMM算法交替求解子问题；

S3.4：固定w和将步骤S3.3的增广拉格朗日函数转化为子问题求解滤波器H：

对上述公式进行元素点乘运算和傅里叶逆变换，对整个滤波器H求解的时间复杂度为O；

S3.5：固定H，w和将步骤S3.3的增广拉格朗日函数转化为子问题求解辅助变量矩阵

将每一个维度看作一个整体，得到：

其中，为所有滤波器在像素j点的值的集合，再利用Sherman-Morrison公式表示为：

S3.6：固定H，和将步骤S3.3的增广拉格朗日函数转化为子问题求解空间掩模w：

S3.7：更新拉格朗日乘子项：

其中，是前一个状态的拉格朗日乘子项，和是当前帧通过步骤S3.4和S3.5的公式求解得到的；

S3.8：更新正则惩罚因子：

μⁱ⁺¹＝min(μ_max,ρμⁱ)，

其中，ρ＝10，μ_max＝1000。

2.根据权利要求1所述的一种基于时空约束相关滤波的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S1.1：针对当前帧第t帧，以前一帧第t-1帧的预测目标位置为中心，提取200*200尺寸的图像块，作为搜索区域，其中，1t≤N，N为视频序列总帧数；

S1.2：提取搜索区域的FHOG特征。