[发明专利]基于最优特征的尺度自适应抗遮挡目标跟踪方法

摘要

基于最优特征的尺度自适应抗遮挡目标跟踪方法。传统的压缩跟踪方法未能解决最优特征提取，尺度自适应以及遮挡判断问题。本发明的方法，通过引入遗传算法对压缩后的特征构造最优特征池并进行排序选取最优特征，并提取SURF特征构造参考点模型和目标特征库，通过仿射变换更新窗口尺度，同时设置警戒窗判断是否遮挡，对遮挡情况利用参考点模型推测目标位置，最后根据跟踪结果完成更新直至跟踪结束。本发明能够提高传统压缩跟踪方法的精确度以及解决尺度自适应及遮挡问题。

主权项

1.一种基于最优特征的尺度自适应抗遮挡目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对初始帧标定目标区域，生成一系列正负样本计算压缩特征训练概率分布，提取SURF特征随机选取固定数目特征点作为目标特征库并构造参考点模型；步骤二：输入第t帧图像，根据上一帧结果在周围一定搜索半径内查找所有可能目标框并提取压缩特征，通过遗传算法构造最优特征池进行排序；步骤三：选取特征池前n组特征送入朴素贝叶斯分类器计算响应值，取最大值为当前帧跟踪结果，提取SURF特征点与目标特征库进行匹配，利用匹配特征点求解目标仿射变换参数，更新跟踪窗口；步骤四：以目标窗口外扩8个像素设置警戒窗分为左右对称的两个部分，计算两个部分颜色直方图并进行归一化处理判断是否遮挡，若满足遮挡条件采用SURF参考点模型推测目标位置，利用最终跟踪结果进行更新，重复以上步骤，直至视频结束。