[發明專利]一種結合時空上下文信息的目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201710596203.5
• 申請日: 2017-07-20
• 公開（公告）號: CN107424175B
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 朱紅;王道江
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/62
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.一種結合時空上下文信息的目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1，獲取視頻圖像中的第一幀圖像，標定所述第一幀圖像的目標區域，以所述目標區域為中心，將所述目標區域擴大得到搜索區域，搜索區域大小是目標區域大小的四倍，并將所述目標區域作為正樣本，將所述搜索區域的四個邊角區域分別作為四個負樣本；其中，所述目標區域的大小與每個邊角區域的大小相同；將所述正樣本和四個負樣本作為訓練樣本，根據所述訓練樣本得到強分類器；

步驟2，根據第一幀圖像學習空間上下文模型，并將其作為學習到的跟蹤下一幀圖像的時空上下文模型；

步驟3，獲取需要跟蹤的當前幀圖像，確定當前幀圖像的初始搜索區域，當前幀圖像的初始搜索區域以上一幀圖像的目標區域為中心，且當前幀圖像的初始搜索區域為上一幀圖像的目標區域的四倍；對當前幀圖像的初始搜索區域按照上一幀圖像的目標區域大小進行分塊，得到多個大小相同的待搜索子塊；

步驟4，根據強分類器對每個待搜索子塊進行評估，得到每個待搜索子塊的第一置信值，組成第一置信矩陣；

步驟5，根據上一幀圖像學習到的跟蹤當前幀圖像的時空上下文模型，求得置信圖函數；確定每個待搜索子塊的中心點，根據所述置信圖函數、每個待搜索子塊的中心點，分別求得每個待搜索子塊的第二置信值，組成第二置信矩陣；

步驟6，確定第一置信矩陣對應的權重的初始值為1/2，第二置信矩陣對應的權重的初始值為1/2，根據第一置信矩陣，第一置信矩陣對應的權重，第二置信矩陣以及第二置信矩陣對應的權重，線性組合得到最終的置信矩陣；并確定所述最終的置信矩陣中最大的置信值，該最大的置信值對應的待搜索子塊為跟蹤到的當前幀圖像的目標區域；

步驟7，確定當前幀圖像的搜索區域，當前幀圖像的搜索區域以當前幀圖像的目標區域為中心，且當前幀圖像的搜索區域是當前幀圖像的目標區域的四倍；將當前幀圖像的目標區域作為正樣本，將當前幀圖像搜索區域的四個邊角區域分別作為四個負樣本，對強分類器進行更新；

步驟8，根據當前幀圖像學習空間上下文模型，并結合上一幀圖像學習到的跟蹤當前幀圖像的時空上下文模型，確定當前幀學習到的跟蹤下一幀圖像的時空上下文模型；

步驟9，根據當前幀圖像，對第一置信矩陣對應的權重，第二置信矩陣對應的權重進行更新；

具體包括如下子步驟：

(9a)計算當前幀圖像搜索區域的遮擋因子occ；

(9b)設置遮擋因子閾值ε，0＜ε＜1，則第一置信矩陣對應的權重A1，第二置信矩陣對應的權重A2更新如下：

其中，A表示上一幀圖像確定的第一置信矩陣對應的權重，Y表示最終的置信矩陣中最大的置信值；

步驟10，重復執行步驟3至步驟9，直到完成需要跟蹤的所有視頻圖像。