[發明專利]一種基于特征選擇與光滑表示聚類的視頻動態目標提取方法

有效

• 申請號: 201711030113.6
• 申請日: 2017-10-30
• 公開（公告）號: CN107808391B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 鄭建煒;路程;楊平;秦夢潔;楊弘;陳婉君
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/10
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

1.一種基于特征選擇與光滑表示聚類的視頻動態目標提取方法，包括如下步驟：

步驟1，視頻序列數據預處理；假設視頻序列為f＝[1,2,…,F]，共F幀，選取N個像素點，對每一幀的N個像素點進行提取和跟蹤；這樣就得到N條鏈，又稱為像素軌跡，每條鏈表示為一個長度為2F的向量N條像素軌跡組合成一個2F×N的矩陣Y＝[y₁,y₂,…,y_N]∈R^2F×N；

步驟2，以視頻序列矩陣Y為輸入，建立FSSR聚類模型

s.t.p^T1＝1 p_i≥0

其中Z是表示系數矩陣，p是特征選擇向量，L是拉普拉斯矩陣，L＝D–W，D是對角度矩陣，W＝(w_ij)為相似圖，w_ij＝||y_i-y_j||₂代表兩個數據點之間的距離相似度，采用0-1權重來構造k近鄰圖W，λ為正則項系數，tr(·)是矩陣的跡；

步驟3，使用增廣拉格朗日函數和交替方向乘子法對函數模型優化；引入虛變量J＝Z，根據增廣拉格朗日函數可以使目標模型轉化為如下形式

s.t.p^T1＝1 p_i≥0

最優表示系數矩陣Z^*的求解過程如下：

輸入：視頻序列矩陣Y，參數值λ，ρ和κ，最大迭代數t_max

初始化：Z，J，p，Θ，t＝0；

迭代31–34：

31.根據式(1)計算輔助變量J；

J＝(Y^Tdiag²(p)Y+ρI)^-1(Y^Tdiag²(p)Y+ρZ-Θ) (1)

32.根據式(2)計算表示系數矩陣Z；

Z＝(ρJ+Θ)(2λL+ρI)^-1 (2)

33.根據式(3)計算特征權值p；

p＝P_M(p) (3)

設則p的初始解為當設定特征選擇參數M后，根據p的初始值對p_i進行降序排序p₁≥p₂≥,...,≥p_M≥p_M+1≥,...,≥p_d≥0，當i≤M時，p_i保持初始值不變；當iM時，p_i置為0，P_M是表示這一關系的算子；

34.根據式(4)迭代Θ和ρ；

其中κ1控制收斂速度，用于防止ρ變得過大，設置為10⁸；

t＝t+1

直至t≥t_max或函數收斂，輸出Z^*；

步驟4，由步驟3求得表示系數矩陣Z^*之后，利用公式

求關聯矩陣S；

步驟5，利用規范化分割算法對關聯矩陣S進行分割，根據聚類結果最終提取出動態目標。