[發明專利]一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法及其系統

有效

• 申請號: 201310513554.7
• 申請日: 2013-10-25
• 公開（公告）號: CN103530894A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: 檀結慶;謝成軍;何蕾;阿里;霍星;劉奎;白天;姚焱剛
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 合肥天明專利事務所 34115
• 代理人: 奚華保

1.一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法,其特征在于,包括以下步驟：

11）初始化目標特征模板，通過視頻第一幀圖像對視頻目標位置初始化，構造目標外觀特征模板；

12）追蹤目標圖像，通過讀取視頻下一幀圖像構造下一幀外觀特征，并與第一幀外觀特征模板之間進行相似度比較，最大相似度的為視頻目標在下一幀的位置；

13）更新目標外觀特征模板，將上一步中相似度最大的候選外觀特征更新為目標外觀特征模板，以供下一幀圖像的外觀特征進行相似度比較；

14）檢查視頻是否讀取完畢，若讀取完畢，則完成視頻目標追蹤，若未讀取完畢，則繼續進行追蹤目標圖像的操作。

2.根據權利要求1所述的一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法，其特征在于，所述的初始化目標特征模板包括以下步驟：

21）初始化視頻第一幀目標圖像位置，尋找到視頻第一幀圖像中目標圖像的位置；

22）依據視頻第一幀目標圖像進行構建目標圖像數據字典；

23）對第一幀視頻目標圖像進行多尺度塊處理，通過所構建的目標圖像數據字典計算目標圖像在多尺度下的稀疏系數，并將該稀疏系數表示作為目標外觀特征模板。

3.根據權利要求1所述的一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法，其特征在于，所述的追蹤目標圖像包括以下步驟：

31）讀取視頻下一幀圖像；

32）通過粒子濾波方式在下一幀視頻圖像中選擇候選目標圖像，構建多尺度塊數據字典；

33）依次對候選目標圖像進行多尺度塊處理以及計算相應的稀疏系數；

34）計算候選目標圖像的稀疏系數與目標外觀特征模板之間的相似度，最大相似度的候選目標圖像為視頻目標在下一幀的位置。

4.根據權利要求1所述的一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法，其特征在于，所述的更新目標外觀特征模板定義如下：

Tnews=ωTfirsts+(1-ω)Ttemps]]>

這里ω為更新權值，本方法中設定為0.9。表示在尺度s下新的特征模板。

5.根據權利要求2所述的一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法，其特征在于，所述的構建目標圖像數據字典的包括以下步驟：

51）給定視頻中第一幀圖像I以及對應的目標圖像；

52）通過在目標圖像區域內取K個圖像局部塊，獲得集合D={d_i|i=1:K}，這里d_i為第i個局部目標圖像塊，目標圖像數據字典為D。

6.根據權利要求3所述的一種基于多尺度塊稀疏表示的視頻目標追蹤方法，其特征在于，所述的構建多尺度塊數據字典的包括以下步驟：

61）給定視頻中下一幀圖像I+1以及對應的候選目標圖像；

62）在候選目標圖像區域內取K個圖像局部塊，每個局部圖像塊的大小分別設為3x3,5x5,7x7,9x9,11x11共5個尺度塊；

63）獲得集合這里d_i為第i個局部目標圖像塊，s為5個尺度塊參數，目標圖像多尺度數據塊字典為D^s。