[发明专利]一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法

摘要

本发明揭示了一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法，包括如下步骤：S1、计算出第一帧的相关滤波器；S2、限定实施错误修正的范围；S3、计算出与；S4、将与进行比较；S5、提取目标在新状态下的特征；S6、重复上述步骤，完成后续检测修正。当出现物体遮挡、视角变化、目标形变、周围光照变化等情况时，本发明的方法可以通过使用第一帧训练得到的相关滤波器来对后续跟踪检测过程中的状态估计进行判定，若第一帧有比当前帧正在使用的滤波器更高的可信度，则使用第一帧来进行状态估计，从而减少了视觉跟踪过程中错误发生的几率，提高了视觉跟踪的精度。

主权项

1.一种基于PSR的视觉跟踪错误修正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、使用第一帧给定的目标状态下的特征和groundtruth值计算出第一帧的相关滤波器Hbase；S2、限定实施错误修正的范围；S3、将第一次进行目标状态评估时的时刻假设为x，计算它在时域中的PSR指标，计算公式为对属于修正范围内的视频时刻，假设为k，计算它在时域中的PSR指标，计算公式为，其中，r为响应值，max代表求最大值，mean代表求平均值，std代表求标准差；S4、将PSRk与PSRbase进行比较，若PSRk＜PSRbase，则进行修正，k时刻在状态估计时的响应值矩阵为若PSRk≥PSRbase,则不进行修正，k时刻在状态估计时的响应值矩阵为其中，F(xk)为k时刻提取的特征，Hk‑1为k时刻使用的相关滤波器，寻找Responsek中的最大值，预估目标在第k帧的状态；S5、提取目标在新状态下的特征，此时相关滤波器Hk满足公式若提取目标未进行修正，假设样本为z_k，则若提取目标进行了修正，假设样本为则其中G为期望输出，F(z_k)为对样本z_k提取的特征，为对样本提取的特征，λ为正则化参数，u为相关滤波器进行在线更新的学习率。S6、重复上述步骤，完成后续检测修正。