[發明專利]基于HSV顏色協方差特征的目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201410231201.2
• 申請日: 2014-05-28
• 公開（公告）號: CN103985141B
• 公開（公告）日: 2016-11-09
• 發明（設計）人: 姬紅兵;樊振華;劉月;王磊;張文博
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T7/40
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于HSV顏色協方差特征的目標跟蹤方法，包括：?

(1)初始化步驟：?

(1a)讀入k-1時刻的彩色圖I_k-1，根據目標的初始狀態，產生k-1時刻的初始粒子集其中，表示k-1時刻第i個粒子的狀態估計值，N表示粒子總數，i表示粒子的序號，k表示時刻，初始時刻為k＝1；?

(1b)初始化目標跟蹤窗：B_k-1＝(r_k-1,c_k-1)^T，其中r_k-1和c_k-1分別表示k-1時刻目標跟蹤窗的長度和寬度值，T表示向量轉置；?

(1c)根據目標初始狀態與目標跟蹤窗B_k-1，初始化目標的特征協方差矩陣M作為特征模板；?

(2)目標狀態預測步驟：?

(2a)讀入k時刻的彩色圖I_k，通過對k-1時刻彩色圖中粒子集的傳遞，得到k時刻彩色圖中的預測粒子集其中為k時刻第i個粒子的狀態預測值；?

(2b)根據k時刻預測粒子集和目標跟蹤窗B_k-1，確定k時刻候選目標集?其中為k時刻第i個候選目標，表示以為中心、B_k-1為長寬所界定出的矩形區域；?

(3)候選目標特征提取步驟：?

(3a)對于k時刻彩色圖I_k，提取其對應的W×H×d維特征圖F，其中W表示彩色圖I_k的寬，H表示彩色圖I_k的高，d表示特征維數；?

(3b)在特征圖F的基礎上得到特征向量積分圖IP和特征向量乘積積分圖IQ；?

(3c)根據特征向量積分圖IP、特征向量乘積積分圖IQ和候選目標集提取候選目標的特征集其中Ci表示第i個候選目標的特征協方差矩陣；?

(4)計算特征權值步驟：?

(4a)求取各候選目標特征集與特征模板M之間的距離集其中ρⁱ表示第i個候選目標的特征協方差矩陣與特征模板之間的距離；?

(4b)根據距離集計算候選目標的特征權值集其中ωⁱ表示第i個候選目標的特征權值；?

(5)目標跟蹤窗調整步驟：?

(5a)對特征權值最大的候選目標的目標跟蹤窗進行縮放，分別產生縮小目標跟蹤窗的候選目標和放大目標跟蹤窗的候選目標其中β為特征權值最大粒子的序號，下標small和big無具體的物理含義，僅表示所屬變量分別為縮小目標跟蹤窗的候選目標和放大目標跟蹤窗的候選目標；?

(5b)分別提取縮放目標跟蹤窗的候選目標和的特征協方差矩陣和

(5c)根據和計算和對應的特征權值和

(5d)根據與縮放目標跟蹤窗前候選目標的特征權值ω^β的對比結果，更新k時刻的目標跟蹤窗B_k，并更新特征權值最大的候選目標的特征協方差矩陣C^β及最大特征權值ω^β；?

(6)特征模板更新步驟：?

通過計算特征模板M和特征權值最大的粒子對應的特征協方差矩陣C^β的加權對數-歐幾里得均值，來對特征模板進行更新；?

(7)目標狀態更新步驟：?

(7a)利用重采樣算法，根據特征權值集對k時刻預測粒子集進行重采樣，得到k時刻的更新粒子集其中表示k時刻第i個粒子的狀態估計值；?

(7b)根據k時刻的更新粒子集估計k時刻的目標狀態X_k；?

(7c)根據k時刻的目標狀態X_k和目標跟蹤窗B_k，確定出k時刻目標的估計范圍Target；?

(8)輸出步驟：?

輸出k時刻的目標的估計范圍Target，若下一時刻觀測信息到達，令k＝k+1，轉到步驟(2)進行迭代，否則，目標跟蹤過程結束。?