[發明專利]基于顏色-結構特征的目標對象跟蹤方法

有效

• 申請號: 201510530842.2
• 申請日: 2015-08-26
• 公開（公告）號: CN105405154B
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 柳寅秋
• 申請（專利權）人: 成都理想境界科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/215;G06T7/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明針對現有技術中對視頻圖像中的運動對象跟蹤的復雜度高與準確性低的缺陷，提供一種基于顏色?結構特征的目標對象跟蹤方法，該方法包括：對視頻中的圖像進行對象檢測，獲取視頻的當前幀圖像中的至少一個對象，對對象進行超像素分割，確定對象的顏色特征和結構特征；通過與預設的對象模型數據庫中的待跟蹤對象進行顏色特征和結構特征的比對匹配，在當前幀圖像中確定待跟蹤的目標對象，記錄目標對象在當前幀圖像中的位置信息；根據目標對象在當前幀圖像中的顏色特征和結構特征，在視頻的下一幀圖像中跟蹤目標對象，更新目標對象的位置信息。本發明有效增強了視頻跟蹤算法對紋理單一目標跟蹤的準確性和魯棒性。

技術領域

本發明涉及模式識別以及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于顏色-結構特征的目標對象跟蹤方法。

背景技術

增強現實(Augmented Reality，AR)技術能夠將真實世界中的對象和信息，與計算機生成的虛擬世界中的對象和信息進行無縫地融合，具有虛實結合、實時交互等特點，可以為人們提供更加豐富的信息和更加便捷的信息獲取體驗，增強人們對真實世界的理解和感知。

基于視頻的增強現實技術，因應用成本較低且能夠普遍適用于多種環境中，近年來發展迅速。如何準確地跟蹤真實世界中的物體，是實現增強現實技術中虛實結合的關鍵之一。作為增強現實技術實現的基礎，基于視頻圖像的目標跟蹤技術，目前廣泛應用于安全監控、車輛自主駕駛、導航制導與控制、人機交互等領域，是近年來計算機視覺領域的重點研究方向之一。

基于視頻的增強現實技術中，視頻對象跟蹤通常需要將虛擬對象跟蹤并注冊在一個實時拍攝的現實對象上。對于運動對象的跟蹤，如果一個視頻序列的每幅關鍵幀圖像都重復同樣的跟蹤算法，則整個運算的復雜度和計算量將非常大。

同時，鑒于對運動對象的特征識別及對運動中形態變化的對象的跟蹤的復雜性，如何有效地保證對運動對象的識別精度及檢測跟蹤的實時性，成為增強現實技術實現廣泛應用亟待解決的技術問題之一。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對現有技術中對視頻圖像中的運動對象跟蹤的復雜度高與準確性低的缺陷，提供一種基于顏色-結構特征的目標對象跟蹤方法，根據顏色特征和結構特征的結合，對視頻圖像中的目標對象進行識別，并與預設的模型數據庫進行對象的比對匹配，實現對目標對象的確定及跟蹤，提高基于視頻圖像的目標跟蹤系統的準確性、實時性和魯棒性。

有鑒于此，本發明提供了一種基于顏色-結構特征的目標對象跟蹤方法，包括：對視頻中的圖像進行對象檢測，獲取所述視頻的當前幀圖像中的至少一個對象；根據所述對象的像素顏色信息，對所述對象進行超像素分割；根據所述對象中符合預設條件的超像素，確定所述對象的顏色特征和結構特征；通過與預設的對象模型數據庫中的待跟蹤對象進行顏色特征和結構特征的比對匹配，在所述當前幀圖像中確定待跟蹤的目標對象，記錄所述目標對象在所述當前幀圖像中的位置信息；根據所述目標對象在所述當前幀圖像中的顏色特征和結構特征，在所述視頻的下一幀圖像中跟蹤所述目標對象，更新所述目標對象的位置信息。

優選地，對視頻中的圖像進行對象檢測，包括：讀取所述視頻中的圖像，通過前景識別或輪廓識別，對所述視頻中的圖像進行所述對象檢測。

優選地，該方法包括：對所述對象進行所述超像素分割，所述對象得到一組包含l個超像素的集合{S¹,S²,S³,…,S^l}，其中，l為大于等于1的正整數。

優選地，根據所述對象中符合預設條件的超像素，確定所述對象的顏色特征和結構特征，包括：所述對象的超像素集合中，超像素S^k所包含的像素數為n^k，所述超像素S^k的大小ρ^k為：根據所述對象的超像素集合中ρ大于預設閾值的超像素，計算得到所述對象的顏色特征和結構特征。