[发明专利]一种基于卷积轮廓特征的目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积轮廓特征的目标跟踪算法，本发明首先在第一帧采集目标的卷积轮廓特征用于构建目标外观摩模型。其次，使用粒子滤波算法在下一帧采集候选样本，并提取出候选样本的卷积轮廓特征。接着，使用已训练好的目标外观模型与候选样本特征进行比对。在进行目标相似性对比时,仅使用目标中比较明亮的部分，这种策略使得算法能够应对跟踪中常遇到的部分遮挡问题。最后，在每一帧跟踪结束时，使用新跟踪到的目标对外观模型进行更新，使得目标外观模型能够适应目标最新的变化。跟踪算法根据上述步骤迭代地对目标进行持续地跟踪。

主权项

一种基于卷积轮廓特征的目标跟踪算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、初始化第1帧的目标位置，定义目标位置是一个矩形框，框内是需要跟踪的目标，并定义时间参数t＝1；确定第1帧的目标位置其中，包含四个参数：具体是目标在该帧中的行坐标列坐标宽度和高度步骤2、初始化第一帧粒子参数其中表示第t帧的第i个粒子，所包含的参数与目标位置的参数相同，具体是行坐标列坐标宽度和高度则表示粒子的个数；步骤3、初始化卷积模板；f1=-1-1-1000111f2=-101-101-101f3=011-101-1-10f4=-1-10-101011f5=-1-2-1000121]]>步骤4、初始化第1帧的目标外观模板；步骤5、进入第t+1帧进行跟踪，每一个粒子通过公式(1)进行移动得到新的粒子集其中Δa为4维随机变量，其中的元素为服从高斯分布Δa～N(0,Ω)，其中作为优选本研究中取σx＝8，σy＝8，σw＝0.02，σh＝0.02.步骤6、求解t+1时刻目标位置.令Median(g)为向量g中的中值；令Ig表示向量g中所有小于其中间数Median(g)的元素的索引.令zero(A,I)为一个函数,zero(A,I)用于是将向量A中的包含在索引向量I中的对应元素赋值为0.即:A(I)＝0；令z＝zero(s,Is)和则目标在第t+1时刻的目标状态可以通过公式(2)获得其中函数O(s)表示将向量s中的所有元素正则化.例如,假设令则其中Σsub2(s)表示将sub2(s)中的所有元素相加.步骤7、在得出第t+1时刻的目标后,求解出第t+1时刻的目标外观模板然后对目标模板进行更新s＝λs+(1‑λ)s′.其中λ为学习率.作为优选,本研究中取λ＝0.95.步骤8、如果此时第t+1帧不是最后一帧,则令t＝t+1进入下一帧,转至步骤5.否则退出跟踪循环,跟踪完成。