[发明专利]基于SURF的压缩跟踪方法和系统

摘要

本发明所提供的基于SURF的压缩跟踪方法和系统，通过分别采集视频文件的第t帧图像和第t‑N帧到第t帧图像的正样本和负样本，利用 SURF提取图像特征和压缩感知技术，得到第一分类器和第二分类器，将两者加权，得到第三分类器；使用第三分类器对视频文件第t+1帧图像中目标图像进行跟踪。本发明所述目标跟踪方法及系统，由于采用了SURF提取图像特征，提取特征速度快，并且在目标环境发生尺度变换、旋转等变化时仍然能够正确提取图像特征，通过稀疏随机测量矩阵对原始图像特征进行压缩，所以所处理的数据少，并提高分类器的更新速度，因此所述目标跟踪方法，可以在复杂环境下准确跟踪目标，并且具有实时性和鲁棒性。

主权项

一种基于SURF的压缩跟踪方法，其特征在于，包括：A、采集视频文件的第t帧图像中的正样本和负样本，对正样本和负样本提取SURF特征向量，利用压缩感知技术，获得表征所述SURF特征向量的压缩特征向量，使用所述压缩特征向量训练贝叶斯分类器，得到第一分类器；B、采集视频文件的第t‑N帧到第t帧图像中目标图像的正样本和负样本，对正样本和负样本提取SURF特征向量，利用压缩感知技术，获得表征所述SURF特征向量的压缩特征向量，使用所述压缩特征向量训练贝叶斯分类器，得到第二分类器；C、将所述第一分类器和第二分类器进行加权，得到第三分类器；D、提取视频文件的第t+1帧图像中目标图像的SURF特征向量，利用压缩感知技术，获得表征所述SURF特征向量的压缩特征向量，使用所述第三分类器对视频文件第t+1帧图像中目标图像进行跟踪。