[发明专利]一种结合局部结构化信息的压缩跟踪方法

摘要

本发明提出了一种结合局部结构化信息的压缩跟踪方法，在压缩跟踪中加入信息结构化预处理步骤，将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成一个有视觉意义的不规则像素块，在像素块基础上提取HSV颜色特征，通过构建颜色置信图进行目标位置一阶段的粗估计，再结合像素块的局部结构化信息随机投影与像素级别的随机投影构成新型测量矩阵，利用该测量矩阵对haar‑like特征进行降维处理，根据朴素贝叶斯分类器完成对目标的二阶段精准位置估计，实现目标准确跟踪。相比于现有跟踪技术，本发明结合中层次线索的局部结构化信息与低层次线索的haar‑like特征共同对目标外观进行表征，有效提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性，保证了目标跟踪的实时性。

主权项

1.一种结合局部结构化信息的压缩跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对初始帧图像进行初始化：步骤1.1、标记初始位置，手动标注出初始帧图像中要跟踪的目标，记录其初始位置为initstate(x,y,w,h)，其中x和y表示的是目标跟踪框的左上角位置，w和h表示目标跟踪框的宽度和高度；步骤1.2、对初始帧做像素块级别的颜色特征提取，利用超像素来表示图像的结构化信息，对目标图像块使用SLIC超像素分割，初始超像素分割的精度为N，标记与目标中心最近的超像素聚类设为中心类，对该超像素中心类提取基于HSV空间的颜色直方图特征，该超像素颜色特征记为Cc(Center Color)，同时标记与中心类相邻的n个超像素颜色特征，记为C1,C2……Cn；步骤1.3、对初始帧做haar‑like特征提取：对目标及其周围背景进行正负样本采样，并对正负样本集进行haar‑like特征提取，分别作为初始目标特征和背景特征；步骤2、对一定区域内的图像块patch进行结构化信息预处理，以一定规则的像素块形式来表示结构化信息，同时以分割后的像素块为单位提取颜色特征，并构建色度置信图进行目标位置粗估计；步骤3、针对步骤2，循环比较前后帧中的像素块HSV颜色特征的重叠率来判断是否遮挡，并根据判断结果做出相应处理；步骤4、结合局部结构化信息随机投影与像素级别的随机投影构建一个新型测量矩阵；步骤5、对步骤2中粗估计出的目标进行图像块采样，提取样本的haar‑like特征，根据步骤4构建的新型测量矩阵对特征进行降维处理，并采用朴素贝叶斯分类器对选出的正负样本特征进行分类，分类器分数最大位置即为当前帧目标位置；对新确立的目标位置及其周围背景进行正负样本采样，对正负样本集进行haar‑like特征提取，同时更新朴素贝叶斯分类器参数；步骤6、判断当前帧是否为结束帧，若不是，则返回步骤2，若是，结束当前序列跟踪任务。