[發(fā)明專利]一種物體跟蹤方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410176044.X
• 申請日: 2014-04-28
• 公開（公告）號: CN103996207A
• 公開（公告）日: 2014-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王好謙;張新;邵航;戴瓊海
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 王震宇

1.一種物體跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.背景建模步驟：根據(jù)背景圖像建立所述背景圖像的GMM模型；

b.前景建模步驟：根據(jù)多個(gè)角度及距離下拍攝的被跟蹤物體圖像，提取被跟蹤物體圖像中的特征點(diǎn)，并計(jì)算這些特征點(diǎn)的描述算子，以所述特征點(diǎn)的描述算子作為描述前景物體的初始特征，建立前景目標(biāo)物體特征向量集；

c.跟蹤步驟：

對于當(dāng)前圖像幀，將圖像中的每個(gè)像素與已建立的GMM模型進(jìn)行匹配，初步確定目標(biāo)物體區(qū)域，對初步確定的目標(biāo)物體區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)檢測，并計(jì)算特征點(diǎn)描述算子，對計(jì)算所得的特征點(diǎn)描述算子與前景目標(biāo)物體特征向量集中的特征點(diǎn)描述算子進(jìn)行匹配；

如果成功匹配的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)不多于預(yù)定個(gè)數(shù)，整幅圖像判斷為背景；

如果匹配成功的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)超過預(yù)定個(gè)數(shù)，則根據(jù)匹配成功的特征點(diǎn)確定被跟蹤物體所在的前景區(qū)域，其他區(qū)域?yàn)楸尘皡^(qū)域。

2.如權(quán)利要求1所述的物體跟蹤方法，其特征在于，所述前景建模步驟中，使用SURF算法提取被跟蹤物體圖像中的特征點(diǎn)并計(jì)算特征點(diǎn)的SURF描述算子；所述跟蹤步驟中，使用SURF算法對初步確定的目標(biāo)物體區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)檢測并計(jì)算SURF描述算子。

3.如權(quán)利要求1所述的物體跟蹤方法，其特征在于，還包括以下步驟：

d.背景模型更新步驟：使用所述跟蹤步驟確定的背景區(qū)域，對所述背景圖像的GMM模型進(jìn)行更新，用于針對后續(xù)圖像幀的所述跟蹤步驟。

4.如權(quán)利要求1所述的物體跟蹤方法，其特征在于，還包括以下步驟：

e.前景模型更新步驟：將所述跟蹤步驟確定的前景區(qū)域內(nèi)未匹配成功的特征點(diǎn)加入所述前景目標(biāo)物體特征向量集，用于針對后續(xù)圖像幀的所述跟蹤步驟。

5.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的物體跟蹤方法，其特征在于，所述背景建模步驟包括：

a1.使用k-means算法對圖像像素在RGB空間進(jìn)行聚類；

a2.使用k-means聚類結(jié)果初始化EM算法，通過EM算法的多次迭代獲得背景圖像的GMM模型。

6.如權(quán)利要求5所述的物體跟蹤方法，其特征在于，

步驟a1中，像素聚類的數(shù)目為3～5，

k-means算法使用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則函數(shù)：

J=Σi=1kΣp∈Xi||p-mi||2]]>

其中，p表示所有像素的RGB灰度值，k表示k-means算法最終的聚類結(jié)果數(shù)，k取值為3，X_i表示第i個(gè)聚類子集，i為聚類子集索引，取值為1、2、3，m_i表示第i個(gè)聚類子集的聚類中心；

步驟a2中，根據(jù)k-means聚類結(jié)果計(jì)算每個(gè)聚類的均值、方差和各個(gè)聚類占總樣本數(shù)的比例，初始化EM算法，通過EM算法的多次迭代，直至3個(gè)高斯模型的參數(shù)不再顯著變化，此時(shí)迭代獲得的參數(shù)即背景圖像的初始高斯混合模型參數(shù)。

7.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的物體跟蹤方法，其特征在于，所述跟蹤步驟中，如果匹配成功的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)超過預(yù)定個(gè)數(shù)，則計(jì)算匹配成功的像素點(diǎn)所形成的凸包，并計(jì)算出凸包的最小外接矩形，將所述最小外接矩形內(nèi)的圖像區(qū)域確定為被跟蹤物體所在的前景區(qū)域，而所述最小外接矩形之外的區(qū)域?yàn)楸尘皡^(qū)域。