[发明专利]一种基于2DPCA的运动目标跟踪方法

摘要

本发明在粒子滤波理论框架下提出了一种新的基于2DPCA的运动目标跟踪方法。首先，利用2DPCA建立运动目标特征模型；其次，获得运动目标跟踪所需要的后验概率；最后，实现运动目标的跟踪。本发明方法克服了传统PCA方法提取协方差矩阵困难、计算量大的问题，提高了运动目标特征提取的精度，减少了运动目标跟踪时间，提高了跟踪的准确性，具有较强的鲁棒性。

主权项

1.一种基于2DPCA的运动目标跟踪方法，其特征在于，使用如公式(1)所示的方法获取运动目标跟踪过程中所需的运动目标后验概率，从而实现运动目标跟踪，式(1)中，p(A_t|Z_t)是在粒子滤波理论框架下获得的运动目标后验概率；A_t为t时刻的子图像矩阵；Z_t＝(x_t,y_t,s_t,r_t,θ_t,λ_t)是用于表示t时刻的目标状态的二维仿射参数，其中x_t为x方向偏移量，y_t为y方向偏移量，s_t为目标缩放尺度，r_t为目标纵横比，θ_t为目标旋转角度，λ_t为目标倾斜角度；为权重因子；|| ||表示Frobenius范数；式(1)中，X_t＝{X_i,i＝1,...,d}是一个在t时刻大小为w×d的图像矩阵，X_i表示一个w维的列向量；A_t为t时刻大小为h×w的子图像矩阵，该子图像矩阵由图像矩阵X_t获得；(·)^T表示矩阵的转置；为投影中心，其中为子图像序列的平均值，其定义如公式(2)所示：式(2)中，Ai为子图像序列中的任意帧图像，m为子图像序列帧数。