[发明专利]一种多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪方法

权利要求书

1.一种多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：

Step1：输入第一帧；

Step2：初始化目标模板；

Step3：输入下一帧并提取特征；

Step4：自适应特征融合；

Step5：确定跟踪结果；

Step6：更新目标模板；

Step7：如果当前帧是最后一帧，则跟踪结束，否则，转至Step3。

2.根据权利要求1所述的多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于所述Step1具体为：视频帧序列中的每一帧左上角为坐标原点(1,1)，宽高分别为Width和Height，选定第一帧中待跟踪目标的矩形区域(x₀,y₀,w₀,h₀)，即选定的跟踪目标；

其中，(x₀,y₀)表示矩形区域的左上角坐标，w₀,h₀分别表示矩形区域的宽高，第一帧选定目标也称为当前帧跟踪结果(x₁,y₁，w₁，h₁)＝(x₀，y₀，w₀，h₀)，下标表示当前帧号。

3.根据权利要求2所述的多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于所述Step2具体为：

Step2.1：计算搜寻窗口；

根据上一帧即t-1帧跟踪结果(x_t-1，y_t-1，w_t-1，h_t-1)对应的矩形区域可以计算出当前帧即第t帧候选目标的搜寻窗口Search(t)，第一帧搜寻窗口则根据(x₀，y₀，w₀，h₀)计算；

搜寻窗口的中心点为(x_s_t,y_s_t)，其中x_s_t＝x_t-1+w_t-1/2、y_s_t＝y_t-1+h_t-1/2，宽高分别为w_s_t＝1.5×w_t-1+0.5×h_t-1、h_s_t＝1.5×h_t-1+0.5×w_t-1；

令标准化窗口NormWin的宽高分别为w_n和h_n，则搜寻窗口的变换因子为：

根据搜寻窗口变换因子可以将搜寻窗口图像进行标准化变换形成标准搜寻窗口，其宽高为w_sn_t＝w_s_t×γ、h_sn_t＝h_s_t×γ，当前帧的标准目标窗口的宽高为w_on_t＝w_sn_t×0.75-h_sn_t×0.25、h_on_t＝h_sn_t×0.75-w_sn_t×0.25；

Step2.2：生成标准高斯响应图；

标准高斯响应图g是一个二维矩阵，其宽高为w_g＝w_sn_t/cell、h_g＝h_sn_t/cell，其矩阵元素值是符合二维高斯分布N(0,0,δ，δ，0)的概率密度函数，通过进行计算；

其中，δ表示二维高斯分布的标准差：

cell表示HOG特征提取过程中每个格子的尺寸为cell×cell，(i,j)表示高斯响应图矩阵的元素坐标位置，原点位于矩阵的中心点，将标准高斯响应图进行傅立叶变换可以得到其频域表示G，其与g同尺寸；

Step2.3：提取方向梯度直方图HOG特征；

以cell作为HOG特征格子尺寸参数、2×2个格子作为块大小、直方图组距bin设置为2π/7，在当前帧标准化搜寻窗口内提取HOG特征f_t，其尺寸为w_g×h_g×28；采用尺寸为w_g×h_g的余弦窗对特征f_t进行平滑处理，再进行傅里叶变换得到HOG特征的频域表示F_t，其与f_t同尺寸；

Step2.4：计算HOG特征的相关滤波器模板；

已知标准化搜寻窗口HOG特征的频域表示F_t和标准高斯响应图的频域表示G，则HOG特征相关滤波器模板的频域表示H_t；

H_t＝G/F_t

Step2.5：提取颜色直方图特征模板；

搜寻窗口Search(t)＝(x_s_t,y_s_t,w_s_t，h_s_t)内目标区域(x_t-1，y_t-1，w_t-1,h_t-1)以外的区域定义为背景区域，目标区域缩进定义为前景区域，其中心点与目标区域相同，宽高缩进量皆为(w_t-1+h_t-1)/10，在背景区域和前景区域分别提取背景颜色直方图bg_hist_t和前景颜色直方图fg_hist_t，即为当前帧颜色直方图特征模板。