[发明专利]适用于夜间场景下的基于特征融合的自适应目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201511004043.8 | 申请日： | 2015-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN105654510A | 公开（公告）日： | 2016-06-08 |
| 发明（设计）人： | 黄凯奇;康运锋;陈威华;李大一;瞿世鲲 | 申请（专利权）人： | 江苏精湛光电仪器股份有限公司;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/20 | 分类号： | G06T7/20 |
| 代理公司： | 扬州市锦江专利事务所 32106 | 代理人： | 江平 |
| 地址： | 225128 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 适用于夜间场景下的基于特征融合的自适应目标跟踪方法，涉及视频监控与模式识别技术领域，本发明主要通过多特征融合的方法，对多种特征进行分析，寻找并强化具有强不变性的特征，使其主导跟踪，防止目标因周围干扰产生“漂移”而导致跟踪失败。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 夜间 场景 基于 特征 融合 自适应 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
适用于夜间场景下的基于特征融合的自适应目标跟踪方法，包括以下步骤：1）利用帧差法求得目标区域的前景图像，并分别求目标区域的HOG、LBP和颜色直方图特征，再将三种特征按相同权值进行合并，建立初始化特征模型；2）利用粒子滤波的跟踪算法对目标进行初始化跟踪，跟踪数帧；选取粒子滤波初始化跟踪中的有效帧，建立目标的特征空间；3）对于新的一帧，利用IPCA，计算当前帧中图像各特征和目标特征空间的主成分的差异，根据差异的大小，确定每个特征在当前帧的不变性强度；4）通过各特征不变性的强弱调整权值，更新特征模型，并完成跟踪；5）利用IPCA，自适应的更新目标的特征空间；6）回到步骤4）进行下一帧的跟踪。
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