[发明专利]一种基于KCF混合MFO的快速运动目标跟踪方法

摘要

本发明提出了一种基于KCF混合MFO的快速运动目标跟踪方法，其步骤如下：初始化目标状态参数和优化模型参数；执行KCF跟踪方法计算目标在前几帧内的最大响应值，并以此求出置信度阈值初始值；依据当前帧最大响应值与置信度阈值的关系，确定不同的基样本图像产生方式：当最大响应值高于置信度阈值，随机选取基图像样本，执行KCF方法跟踪目标；当最大响应值低于置信度阈值，执行MFO搜索机制搜索全局最优解，并作为新的基图像样本，然后执行KCF方法跟踪目标；动态更新置信度阈值，重复上述操作实现快速运动目标的有效跟踪。本发明对视频中快速运动的目标能够有效地实现持续性跟踪，提高了在复杂场景下跟踪方法的适应能力。

主权项

1.一种基于KCF混合MFO的快速运动目标跟踪方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：读取第一帧图像的数据信息初始化目标的状态参数，设置MFO搜索和KCF跟踪方法的优化模型参数；步骤二：利用KCF跟踪方法获得最大响应值，确定跟踪目标；步骤三：根据KCF跟踪方法中设置计算置信度阈值的集合元素长度，依据目标的最大响应值，计算置信度阈值；步骤四：依据当前帧的最大响应值与置信度阈值的关系，确定不同的基样本图像产生方式：如果第nf帧的最大响应值Rmaxnf＜Thrnf‑1，Thrnf‑1为第nf帧的置信度阈值，采用飞蛾‑火焰全局搜索获得基样本图像，确定基样本图像块区域，结合KCF方法实现目标跟踪；如果Rmaxnf≥Thrnf‑1，则依据第nf帧目标在(nf‑1)帧内的映射位置附近随机获得基样本图像块，执行KCF方法对运动平滑的目标进行有效跟踪；使用更新的基样本图像块构造循环矩阵；步骤五：依据最大响应更新置信度阈值，确定新的基图像样本，返回步骤二，确定跟踪目标。