[发明专利]一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于，包括：

步骤S1、在相关滤波器模型中引入时间正则项的同时利用巴氏系数和对数损失函数求得融合因子，将训练好的相关滤波器模型和颜色直方图模型的响应值融合在一起得到目标位置；

步骤S2、使用巴氏系数算法求得每一帧图像前景颜色直方图与背景颜色直方图的相似度；

步骤S3、使用ADMM获取全局最优解，得到时间正则化参数。

2.根据权利要求1所述的自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S1中，利用响应变化值更新自适应时间正则项参数，更加灵活的缓解相关滤波器模型退化，实现更优化的抑制算法学习异常，响应值变化量记为：

其中ψ_Δ为移位运算符，使两个响应图的两个峰值彼此重合，以消除运动影响。

3.根据权利要求1所述的自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于，在所述步骤S2中，当跟踪目标周围环境复杂时相似度升高，这时减小颜色直方图模型的融合系数，减少该模型对整体算法造成的污染，实现抑制学习异常。

4.根据权利要求1所述的自适应特征融合的相关滤波目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤如下：

S31、输入视频序列，截取目标搜索区域，得到响应图模型；

S32、求得目标响应图，获取目标位置；

S33、求得响应图变化量，使用ADMM算法求得参数；

S34、求得融合系数，继续执行步骤S32。