[發明專利]基于自適應特征融合的目標跟蹤

在審

• 申請號: 201710622389.7
• 申請日: 2017-07-27
• 公開（公告）號: CN107644430A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發明（設計）人: 孫戰里;谷成剛
• 申請（專利權）人: 孫戰里
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于自適應特征融合的目標跟蹤，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：初始化目標并選取目標區域；

步驟2：在目標區域選取樣本，計算HOG特征以及CN特征，構造位置高斯濾波器、尺度濾波器；

步驟3：計算檢測樣本的HOG特征以及CN特征，并進行加余弦窗處理；

步驟4：多通道特征求和，分別得到不同特征的高斯響應值；

步驟5：根據響應值計算特征權重，歸一化權重系數，融合特征響應值；

步驟6：對響應值進行排序，選取最大值對應的樣本區域作為目標位置；

步驟7：在目標周圍提取尺度樣本，計算特征后，通過尺度濾波器，獲取尺度響應；

步驟8：求得尺度響應最大值即目標尺度，更新目標尺度；

步驟9：更新尺度濾波器模型；

步驟10：根據目標位置相應判斷是否出現遮擋，如果是重復步驟3至步驟9，如果沒出現遮擋進入步驟11；

步驟11：更新位置濾波器模型；

步驟12：重復步驟3至11直至跟蹤結束。

2.根據權利要求1所述的基于自適應特征融合的目標跟蹤，其特征在于：所述步驟1具體為：

根據所述第一幀被跟蹤目標的初始化位置為p＝[x,y,w,h]，其中x,y表示目標中心點的橫坐標和縱坐標，w,h分別表示目標框的寬和高，目標區域選取以目標中心點為中心，2倍目標大小的矩形區域為目標區域P_t。

3.根據權利要求1所述的基于自適應特征融合的目標跟蹤，其特征在于：所述步驟2具體包括：

計算目標區域P_t的HOG特征和CN特征作為濾波器的輸入F，其中M和N表示目標區域P_t的大小，L表示特征通道的個數。第一幀選取標準偏差構造位置濾波器輸出，即：

g=exp(-(x-x′)2+(y-y′)2σ2)]]>

其中(x,y)表示目標位置,(x',y')∈{0,…,M-1}×{0,…,N-1}表示每個像素位置。選取標準差構造尺度濾波器輸出，即：

g′=exp(-(s-s′)22σ2)]]>

其中s表示目標當前的尺度，s'表示樣本尺度：

s′=anP×anR,n∈{[-S-12],...,[S-12]},]]>

其中，P，R分別為目標在前一幀的寬和高，a＝1.02為尺度因子，S＝33為尺度的數量。

根據建立最小化代價函數構造濾波器h，如下：

ϵ=||Σl=1dhl*fl-g||+λΣl=1d||hl||2]]>

其中，h表示濾波器，f表示濾波器輸入，g表示濾波器輸出，l表示特征的某一維度，λ是正則項系數，作用是消除f頻譜中的零頻分量的影響，避免上式解的分子為零，通過最優化求解，并轉化為頻域，則濾波器表示為：

Hl=G‾FlΣk=1dFk‾Fk+λ=AlB]]>

其中H^l表示我們構造的濾波器，表示濾波器輸出的頻域共軛，F^l表示濾波器的頻域輸入的某一維度，d表示輸入樣本的像素個數，F^k表示輸入的某一像素值的頻域，是它的頻域共軛，A^l和B表示構造濾波器的分子和分母，完成濾波器的構造。