[发明专利]一种基于并行注意力相关滤波的视频目标跟踪方法

摘要

本发明公开一种基于并行注意力相关滤波的视频目标跟踪方法，属于图像处理技术领域。将跟踪问题设计为估计一个目标位置的概率，整合空间选择注意力SSA和表观选择注意力ASA，利用Log函数得到目标函数，实现视频目标的持续有效跟踪。首先进行SSA建模，产生一系列的二值图，经滤波获取位置响应图，然后在跟踪目标周围的半局部域采样一系列干扰区域，在相关视频滤波中学习抗干扰距离度量并进行抗干扰度量正则相关滤波，将干扰项推入负域，获取ASA目标图，再通过Log函数得到的目标函数，将在局部域和半局部域中处理的图像相融合对目标进行跟踪。具有处理问题时更加稳健准确、适应性强、跟踪效果好等优点。

主权项

1.一种基于并行注意力相关滤波的视频目标跟踪方法，其特征在于：将跟踪问题设计为估计一个目标位置的概率，整合空间选择注意力(SSA)和表观选择注意力(ASA)，利用Log函数得到目标函数，实现视频目标的持续有效跟踪，包括以下步骤：(1)获取SSA位置响应图：首先，针对跟踪目标，在跟踪目标周围的局部域，产生一系列的二值图来描述不同粒度下目标和它的周围场景之间的拓扑结构，将图片从上到下按由粗到细的描述粒度排列，得到一组跟踪目标布尔图Bi(i＝1，2，......，Nb)，粗粒度布尔图对全局形状信息进行编码描述明显的目标表观变化，细粒度的布尔图描述空间的细节结构；然后，针对跟踪目标定义一个二值滤波器F，将F作用在布尔图Bi上，获得条件位置响应图，并通过最小化线性回归函数完成学习权重，为每个布尔图学习一个最优的权重，对每个图加权得到最后的位置响应图：(2)获取ASA目标图：首先，在跟踪目标周围的半局部域采样一系列干扰区域，将岭回归目标函数近似等价为一个度量学习的相关滤波器，在相关视频滤波中学习抗干扰距离度量；然后，引入抗干扰度量正则项，对经目标图像进行抗干扰度量正则相关滤波，将干扰项推入负域，获取目标跟踪图片：(3)持续跟踪视频目标：通过Log函数建模获得整合SSA和ASA的目标函数，利用该函数对视频目标进行跟踪，并在线更新参数，实现对视频目标的有效跟踪。