[发明专利]背景感知的大分类间隔相关滤波目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种背景感知的大分类间隔相关滤波目标跟踪方法，按照如下步骤进行：步骤1：在视频的当前帧中确定目标图像区域，如果是第一帧，手工标定出目标图像区域，如果非首帧，则为算法检测出的目标图像区域，并围绕目标中心选择3倍目标尺寸大小的矩形框作为样本采集图像区域；步骤2：支持相关滤波器的学习在矩形框区域内提取梯度直方图HOG特征图X，将X每个通道上的特征图作循环平移产生训练样本；本发明由于借助了支持相关滤波器完成目标跟踪，对于目标与背景的区分能力强，受背景的干扰少，因此跟踪的稳定性更好。

主权项

1.一种背景感知的大分类间隔相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：步骤1：在视频的当前帧中确定目标图像区域，如果是第一帧，手工标定出目标图像区域，如果非首帧，则为算法检测出的目标图像区域，并围绕目标中心选择3倍目标尺寸大小的矩形框作为样本采集图像区域；步骤2：支持相关滤波器的学习在矩形框区域内提取梯度直方图HOG特征图X，将X每个通道上的特征图作循环平移产生训练样本；步骤2.1根据平移量赋予样本类别标签；步骤2.2迭代计算向量；其中在计算的过程中，其中为支持相关滤波器w扩展所得支持相关滤波器的傅里叶变换结果，在处理裁剪矩阵乘积的作用时，先构造出与大小一致的全零矩阵，随后将该矩阵中心块用同样大小的支持相关滤波器的权值矩阵w傅里叶变换结果替换；步骤3：如果当前帧不是第一帧，则更新支持相关滤波器；步骤4：在下一帧中，围绕上一帧的目标中心位置裁剪出目标尺寸3倍大小的区域作为目标搜索区域，同样先构造出与大小一致的全零矩阵，随后将该矩阵中心块用同样大小的支持相关滤波器的权值矩阵替换，计算频域形式的响应图将其作傅里叶反变换得到空域上的响应图，最后取响应图上最大值所对应的坐标值与中心位置的偏移量作为目标位置相对上一帧中位置的偏移量，最终，目标在当前帧中的位置就为上一帧中目标位置加上偏移量可得。