[发明专利]一种基于相关滤波的视频跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于相关滤波的视频跟踪方法。本发明对输入的视频帧序列进行检测，并将视频帧的目标提取出来，提取HOG特征值，计算相似度，用前N帧样本降维后的样本通过相关滤波，找到N+1帧的目标位置，使用第N+1帧当前样本和前N帧样本降维后的样本信息对其进行卡尔曼滤波操作，算出第N+2帧的模板样本，通过卡尔曼滤波找到后一帧的模板信息，通过泊松分布来实现方法参数的更新。本发明克服了基于模板的相关滤波跟踪方法，采用分类器的方法各自存在的缺陷。本发明运用了相关滤波巧妙的运算技巧，将时间复杂度降低，从而减少了计算时间，并且运用了主成分分析，卡尔曼滤波函数和随机更新策略，一方面增加了样本的数量和复杂度，另一方面提高了跟踪目标的精度。

主权项

1.一种基于相关滤波的视频跟踪方法，其特征在于步骤如下：1)采用相关滤波的方法对输入的视频帧序列f_i，i＝1，...N进行逐帧检测，得到每一个目标的信息(x_j，y_j，W_j，H_j)，其中，(x_j，y_j)表示第j个目标的中心坐标，(W_j，H_j)表示第j个目标的宽度和高度，保留每帧结果信息保存到样本集里；2)样本集中有N个样本信息，使用主成分分析方法对其降维，获得一维具有多个特征的样本信息；3)构造卡尔曼滤波函数来预测出下一帧目标样本，从而实现跟踪；4)泊松分布法随机取值再通过阈值实现参数更新。