[发明专利]一种视频目标跟踪方法

摘要

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种视频目标跟踪方法。发明采用融合的HOG、LBP特征作为相关滤波跟踪的输入，相比传统的单纯以灰度值、HOG为特征，融合的特征能更好的描述目标。使用HOG特征能更好的描述图像的边缘等特征，使用LBP特征能更好的描述图像的纹理特征，克服噪声影响。二者的结合能使跟踪更稳定。

主权项

一种视频目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取视频图像中的当前帧图像，在所述当前帧图像中人为确定要跟踪的目标区域图像；步骤2，提取所述目标区域图像的HOG特征和所述目标区域图像的LBP特征；并将所述目标区域图像的HOG特征和LBP特征组成为目标区域图像的d维特征；步骤3，确定位置相关滤波器的期望输出，根据所述位置相关滤波器的期望输出以及目标区域图像的d维特征，得到位置相关滤波器；步骤4，对所述目标区域图像进行多尺度采样，得到N个具有不同尺度的样本图像；步骤5，分别提取所述N个具有不同尺度的样本图像的HOG特征和LBP特征，分别得到N个具有不同尺度的样本图像的d维特征；步骤6，确定多尺度滤波器的期望输出，根据所述多尺度滤波器的期望输出以及N个具有不同尺度的样本图像的d维特征，得到多尺度滤波器；步骤7，获取视频图像的下一帧图像，以所述当前帧图像的目标区域图像为中心，在所述视频图像的下一帧图像中获取所述目标区域图像2倍大小的待跟踪样本图像；步骤8，提取所述待跟踪样本图像的HOG特征和LBP特征，得到所述待跟踪样本图像的d维特征；将所述待跟踪样本图像的d维特征与所述位置相关滤波器依次进行频域相乘以及逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换后的响应图；确定所述逆傅里叶变换后的响应图中最大值的位置，并将所述最大值的位置作为待跟踪样本图像中目标的中心位置；步骤9，对所述待跟踪样本图像进行多尺度采样，得到N个具有不同尺度的待跟踪样本图像；分别提取所述N个具有不同尺度的待跟踪样本图像的HOG特征和LBP特征，分别得到N个具有不同尺度的待跟踪样本图像的d维特征；将所述N个具有不同尺度的待跟踪样本图像的d维特征与所述多尺度相关滤波器依次进行频域相乘以及逆傅里叶变换，得到逆傅里叶变换后的响应图；确定所述逆傅里叶变换后的响应图中最大值对应的目标尺度，并将最大值对应的目标尺度作为待跟踪样本图像的最佳采样尺度；步骤10，在所述待跟踪样本图像中，以步骤8中求得的待跟踪样本图像中目标的中心位置为中心，以步骤9中求得的待跟踪样本图像的最佳采样尺度进行采样，得到下一帧图像中要跟踪的目标区域图像，并将所述下一帧图像中要跟踪的目标区域图像作为新的当前帧图像中要跟踪的目标区域图像；步骤11，对所述位置相关滤波器进行更新；步骤12，对所述多尺度相关滤波器进行更新；步骤13，重复执行步骤7至步骤12，直到获取视频图像中每一帧图像的目标区域图像。