[发明专利]目标跟踪方法及装置

摘要

本发明提供了一种目标跟踪方法及装置，涉及目标跟踪处理技术领域。结合视频图像的背景信息，建立基于目标子空间和背景子空间的结构稀疏表示模型。通过对目标图像区域的处理，提取目标的灰度特征、HOG特征、LBP特征信息，并选择区分性强的特征，联合多个特征对目标进行稀疏表示，且考虑候选样本之间的相互关系，选取最佳的候选样本，实现对目标的精确跟踪。将结构稀疏表示应用于目标跟踪中，使目标跟踪方法不仅考虑到样本的全局信息，还考虑到目标的局部信息和空间信息，从而增加目标跟踪的准确性。同时，根据目标的结构稀疏表示模型，对候选目标进行分类，提高目标跟踪方法在遮挡、背景干扰、光照变化、快速运动等复杂环境下的稳健性和自适应性。

主权项

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：a，对视频数据进行初始化处理，输入视频图像序列，给定时刻t当前视频帧和字典模板，根据视频在t‑1时刻的状态采用粒子滤波方法采样N个粒子的粒子状态；b，对所述字典模板以及N个采样粒子产生的候选样本进行重叠分块，提取每个所述分块的像素灰度值、梯度直方图特征和局部二值模式特征；c，用所述字典模板中的所有块对所述候选样本中的每一块进行多特征联合结构稀疏表示，得到所述粒子的稀疏表示系数；d，根据所述粒子的观测模型计算似然函数；e，确认所述候选样本是否全部处理得到对应的似然函数；f，当所述候选样本被全部处理得到对应的似然函数时，计算当前目标的状态和跟踪结果；g，更新所述字典模板，根据所述字典模板构建目标子空间和背景子空间，将所述粒子的稀疏表示系数表示为有所述目标子空间和背景子空间分解的稀疏系数；h，根据更新后的字典模板，重新进行步骤b至步骤f，直至所有的所述视频图像序列处理完成；i，输出目标跟踪结果以及所述当前目标的目标位置。