[发明专利]一种多特征融合的尺度自适应目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合的自适应尺度目标跟踪方法，涉及视觉跟踪领域。本发明以现有的相关滤波跟踪算法为基础，加入尺度预测和特征融合,包括在视频的初试帧提取样本，构建多尺度样本序列，训练相关分类器，获取最大响应值所在的矩阵的尺度为最佳尺度，再通过在决策层的特征融合，确定目标的位置信息。本发明在实际目标跟踪中具有很好地实时性，能自适应的随着目标尺度的变化改变跟踪框的大小进行跟踪，并且能较好地应对遮挡情况。

主权项

1.一种基于多特征融合的自适应尺度目标跟踪方法，其特征在于：具体包含如下步骤：步骤1，在视频的初试帧图像中，根据所给出的目标位置和目标窗口尺度信息，采用循环采样提取目标的hog特征，并构建多尺度样本集序列，训练分类器；步骤2，采用多尺度分类器检测当前帧图像中的所有候选基准目标，获取分类器的响应值为一序列矩阵，找出每个矩阵中的最大元素值并进行对比，最大元素值最大的矩阵对应的尺度为新目标的最佳尺度，记为η。步骤3，采用特征融合技术进一步精确定位目标的中心位置,即提取初试帧目标的颜色直方图特征和hog特征，分别训练相关分类器获取响应值，并对其在决策层进行融合，确定目标的位置信息。