[發(fā)明專利]多源目標(biāo)的空間直方圖表示與跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710946077.1
• 申請日: 2017-10-12
• 公開（公告）號: CN107610154B
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張燦龍;李志欣;韓婷
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西師范大學(xué)
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 45107 桂林市持衡專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司
• 代理人: 陳躍琳

1.多源目標(biāo)的空間直方圖表示與跟蹤方法，其特征是，包括步驟如下：

步驟1、讀入N個視頻源，通過手工在第一個視頻源的第1幀中框選出候選目標(biāo)，并得到該候選目標(biāo)的初始中心位置z₀；初始化權(quán)重系數(shù)其中0<α_k<1；

步驟2、計算每個視頻源的參考空間直方圖

步驟3、讀入下一幀，并計算每個視頻源基于初始中心位置z₀的候選空間直方圖

步驟4、計算每個視頻源的候選空間直方圖和參考空間直方圖之間的相似度

步驟5、將所有視頻源的相似度與對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加權(quán)融合，得到所有視頻源基于初始中心位置z₀的聯(lián)合相似度ρ(z₀)；

步驟6、將聯(lián)合相似度ρ(z₀)作為目標(biāo)函數(shù)，并對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行泰勒展開，得到其線性逼近式，并求該線性逼近式的導(dǎo)數(shù)，令導(dǎo)數(shù)等于零，從而推導(dǎo)出聯(lián)合位移迭代公式，并根據(jù)該聯(lián)合位移迭代公式得到候選目標(biāo)新的中心位置z₁；

其中，z₀為初始中心位置，為第i個像素的二維坐標(biāo)向量，g(·)＝-f′(·)，f(·)為核函數(shù)，k∈{1,2,…,N}，N為視頻源個數(shù)，i∈{1,2,…,n}，n為像素點(diǎn)個數(shù)，u∈{1,2,…,m}，m為特征區(qū)個數(shù)；為位置加權(quán)系數(shù)，為位置偏移向量，和分別為候選空間直方圖的第u個特征區(qū)像素點(diǎn)的概率密度函數(shù)以及這些像素點(diǎn)空間分布的均值和協(xié)方差矩陣，和分別為參考空間直方圖第u個特征區(qū)像素點(diǎn)的概率密度函數(shù)以及這些像素點(diǎn)空間分布的均值和協(xié)方差矩陣，則為候選空間直方圖與參考空間直方圖在第u個特征區(qū)上的像素點(diǎn)空間分布相似度，α_k為權(quán)重系數(shù)，為第i個像素的二維坐標(biāo)向量，δ(·)為是德塔函數(shù)，為將特征映射直方圖區(qū)間的函數(shù)；

步驟7、計算所有視頻源基于新的中心位置z₁的聯(lián)合相似度ρ(z₁)；

步驟8、將基于新的中心位置z₁的聯(lián)合相似度ρ(z₁)與基于初始中心位置z₀的聯(lián)合相似度ρ(z₀)進(jìn)行比較；若ρ(z₁)＜ρ(z₀)，則將新的中心位置z₁更新為(z₀+z₁)/2，并返回步驟7，直到ρ(z₁)≥ρ(z₀)；否則，轉(zhuǎn)至步驟9；

步驟9、判斷||z₁-z₀||＜ε或到達(dá)最大迭代次數(shù)；若是，停止迭代，完成多源目標(biāo)跟蹤；否則，將初始中心位置z₀更新為新的中心位置z₁，并計算所有視頻源基于初始中心位置z₀的聯(lián)合相似度ρ(z₀)后，返回步驟6；其中ε是事先給定的誤差閾值；

步驟10、將初始中心位置z₀更新為新的中心位置z₁，并返回步驟3。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多源目標(biāo)的空間直方圖表示與跟蹤方法，其特征是，步驟1中，初始化權(quán)重系數(shù)α₁＝α₂＝…＝α_N＝1/N。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的多源目標(biāo)的空間直方圖表示與跟蹤方法，其特征是，在步驟9之后且步驟10之前，還進(jìn)一步包括根據(jù)權(quán)重系數(shù)更新公式對每個視頻源的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行更新的步驟，其中權(quán)重系數(shù)更新公式為：

其中，ρ_k(z₁)為第k個視頻源的相似度。