[发明专利]多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法

摘要

本发明涉及涉及一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法。为提高目标跟踪的鲁棒性，针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题，本发明提出了一种多特征分层融合策略。从目标和周围背景区域分别提取HOG特征、CN特征和颜色直方图特征三种特征。采用自适应加权融合策略进行HOG特征和CN特征的特征响应图融合。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第二层融合时，采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。本发明在保证跟踪准确率的前提下，跟踪鲁棒性优于其它算法。当相关滤波跟踪算法采用了多个特征时，本发明的分层融合策略具有一定的借鉴性。

主权项

多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤(1)、在当前帧中的上一帧目标估计位置和尺度上，分别提取HOG、CN和颜色直方图三种特征的位置候选样本；基于多通道相关滤波算法，通过位置相关滤波器分别得到HOG和CN特征响应图；通过颜色直方图滤波器和积分图技术，得到颜色直方图特征响应图；步骤(2)、多特征分层融合：通过自适应加权融合策略，进行第一层的HOG特征和CN特征的特征响应图融合；将第一层融合结果与颜色直方图特征响应图进行第二层融合时，采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合；步骤(3)、位置估计：通过步骤(2)的融合后响应图的峰值位置得到当前帧目标估计位置；步骤(4)、尺度估计：在当前帧的目标估计位置处提取HOG特征尺度候选样本，基于多通道相关滤波算法，通过尺度相关滤波器得到尺度响应图；通过尺度响应图的峰值位置得到当前帧目标估计尺度；步骤(5)、模板更新：在当前帧的目标估计位置和尺度上，分别提取HOG、CN和颜色直方图三种特征，通过线性插值方法更新位置相关滤波器、尺度相关滤波器和颜色直方图滤波器。