[发明专利]一种基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法

摘要

本发明实施例公开一种基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法。该目标跟踪方法在核相关滤波器的基础上，引入跟踪响应为高斯分布的设想，采用贝叶斯优化对核相关滤波器进行处理；并且加权结合抑制背景的贝叶斯分类器的响应与核相关滤波的响应；最后基于运动估计对目标运动方向进行预测，在跟踪失败时在预测的位置上检测目标以实现重检测。本发明实施例所提出的目标跟踪方法在OTB2013测试集上与现有的其他目标跟踪方法进行了对比，对比结果表明本发明实施例所提出的目标跟踪算法性能优异，且具有高达42帧每秒的运行速度，具有良好的实用性和准确度。

主权项

1.一种基于核相关滤波与运动估计的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/n步骤S1：根据初始图像帧，获取目标初始信息；/n步骤S2：在目标区域附近提取颜色直方图，并且初始化贝叶斯分类器；/n步骤S3：在核相关滤波区域中提取前第一阈值维数的梯度直方图特征，第二阈值维数的颜色属性特征，并采用所述贝叶斯分类器计算所述核相关滤波区域中像素级的颜色概率图，再从所述像素级的颜色概率图中提取前第三阈值维数的梯度直方图特征；/n步骤S4：假定核相关滤波在目标跟踪时的响应为高斯函数，并将所述高斯函数作为约束条件进行岭回归的求解；/n步骤S5：初始化尺度滤波器，并且训练所述尺度滤波器；/n步骤S6：在目标区域中提取颜色直方图，训练贝叶斯分类器；/n步骤S7：采用所述贝叶斯分类器检测目标，获得颜色响应概率图；/n步骤S8：在核相关滤波区域检测目标，获得核相关滤波响应图；/n步骤S9：集成所述颜色响应概率图和所述核相关滤波响应图，获得最终响应图，在所述最终响应图中响应最大值处为所述目标的新位置；/n步骤S10：在所述目标的新位置处，调用所述尺度滤波器，并选取响应最大的尺度作为新的尺度，更新目标尺寸及所述尺度相关滤波器；/n步骤S11：根据核相关滤波的平均峰值相关能量与核相关滤波响应图中最大响应值判断目标跟踪是否失败，若目标跟踪失败，则基于运动估计进行重检测；/n步骤S12：更新所述核相关滤波器和所述贝叶斯分类器；/n步骤S13：获得下一帧图像，重复步骤S7、S8、S9、S10、S11、S12，直至视频结束。/n