[發(fā)明專利]基于視覺注意機(jī)制的改進(jìn)粒子濾波目標(biāo)跟蹤的方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110389749.6
• 申請(qǐng)日: 2011-11-30
• 公開（公告）號(hào): CN102521844A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖德貴;秦云川;田崢;楊翔;陳琳;熊鵬;文龍;蔡幼奇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/20
• 分類號(hào): G06T7/20;G06T7/00
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務(wù)所 43008
• 代理人: 趙洪;周長(zhǎng)清

1.一種基于視覺注意機(jī)制的改進(jìn)粒子濾波目標(biāo)跟蹤的方法，其特征在于，步驟為：

(1)、初始化輸入；首先通過手動(dòng)選擇所需跟蹤的目標(biāo)；隨后對(duì)所選區(qū)域的圖像粒子進(jìn)行初始化；若獲取圖像成功，則對(duì)于初始化粒子進(jìn)行預(yù)處理，否則就結(jié)束；選取新圖像，更新粒子分布；

(2)、特征建模及基于視覺顯著性機(jī)制進(jìn)行粒子過濾；根據(jù)特征的顯著性排序選出一個(gè)最優(yōu)特征，對(duì)該特征建模并過濾不匹配粒子，最后得到最優(yōu)粒子集；所述特征包括顏色特征、紋理特征和運(yùn)動(dòng)特征；根據(jù)最優(yōu)粒子集計(jì)算目標(biāo)位置，輸出跟蹤結(jié)果；同時(shí)，根據(jù)上述最優(yōu)特征更新特征的顯著性排序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺注意機(jī)制的改進(jìn)粒子濾波目標(biāo)跟蹤的方法，其特征在于，所述步驟(2)的具體流程為：在完成對(duì)顏色、紋理和運(yùn)動(dòng)特征建模的基礎(chǔ)上，會(huì)將各種不同特征按其在特定的場(chǎng)景中的顯著性進(jìn)行排序；接下來，在場(chǎng)景中分配粒子，對(duì)所有的粒子均先從具有最高顯著性的特征開始計(jì)算，通過設(shè)定閾值排除那些與該顯著性特征不相匹配粒子；如果這一步完成以后只剩下一個(gè)粒子則說明這個(gè)粒子即為目標(biāo)的預(yù)測(cè)位置，否則說明該顯著性特征不能將目標(biāo)與所有干擾目標(biāo)區(qū)分，還需要有其他的顯著性進(jìn)行配合，則選取一個(gè)次高的顯著性作為參照，對(duì)剩下的粒子進(jìn)行同樣的篩選工作，直到剩下一個(gè)最優(yōu)的粒子集；同時(shí)，以上步驟完成以后需要通過反饋的信息對(duì)特征的顯著性的排序進(jìn)行更新。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于視覺注意機(jī)制的改進(jìn)粒子濾波目標(biāo)跟蹤的方法，其特征在于，所述顏色特征的建模流程為：

采用HSV顏色空間來對(duì)顏色信息進(jìn)行建模，H表示色調(diào)，S表示飽和度，V表示強(qiáng)度，將圖像信息歸一化為顏色直方圖；采用巴特查理亞距離作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域顏色直方圖與各個(gè)粒子所在的區(qū)域的直方圖之間相似度的度量，巴氏距離計(jì)算公式如下：

d|p(n)·q(n)|=Σi=1np(i)·q(i)]]>

其中n為圖像直方圖的維度，p(i)為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顏色直方圖分布，q(i)為粒子所在區(qū)域的顏色直方圖分布，并且p(i)和q(i)都是歸一化的函數(shù)。