[发明专利]基于自适应颜色特征和时空上下文的目标跟踪方法及系统在审
| 申请号： | 201710253274.5 | 申请日： | 2017-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN107093189A | 公开（公告）日： | 2017-08-25 |
| 发明（设计）人： | 刘治;郭庆荣;姬海燕;孔令爽;许建中;邱清晨;曹艳坤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/262 | 分类号： | G06T7/262;G06T7/207;G06T7/70 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于自适应颜色特征和时空上下文的目标跟踪方法及系统；包括以下步骤在输入视频序列第一帧图像后，用矩形框选择跟踪目标；计算第1帧的目标置信图；跟踪目标置信图包括上下文先验模型和空间上下文模型；根据空间上下文模型学习更新第t帧的时空上下文模型；利用得到的时空上下文模型，对第t+1帧图像进行卷积操作，计算第t+1帧的目标置信图，并求得目标置信图的最大似然概率位置作为最佳目标位置；将最佳目标位置作为新的跟踪目标，同时依据第t+1帧的目标置信图，然后重复步骤，进行t+2帧图像的最佳目标位置确定；从而实现对所有帧图像的最佳目标位置确定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 颜色 特征 时空 上下文 目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】：
基于自适应颜色特征和时空上下文的目标跟踪方法，其特征是，包括以下步骤：步骤(1)：在输入视频序列第一帧图像后，用矩形框选择跟踪目标；步骤(2)：计算第1帧的目标置信图；步骤(3)：所述跟踪目标置信图包括上下文先验模型和空间上下文模型；通过生物视觉系统的集中注意力特性和颜色特征对跟踪目标的局部上下文信息建模，得到上下文先验模型，即先验概率；通过对上下文先验模型先进行快速傅里叶变换再进行快速傅里叶反变换，得到跟踪目标与跟踪目标周围上下文信息的空间关系的空间上下文模型，即条件概率；步骤(4)：根据步骤(3)的空间上下文模型学习更新第t帧的时空上下文模型；步骤(5)：利用步骤(4)得到的时空上下文模型，对第t+1帧图像进行卷积操作，计算第t+1帧的目标置信图，并求得目标置信图的最大似然概率位置作为最佳目标位置；步骤(6)：将步骤(4)的最佳目标位置作为新的跟踪目标，同时依据步骤(5)的到的第t+1帧的目标置信图，然后重复步骤(3)‑(5)，进行t+2帧图像的最佳目标位置确定；从而实现对所有帧图像的最佳目标位置确定。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东大学，未经山东大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710253274.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
