[發明專利]基于MeanShift原理改進的一種視覺跟蹤算法

在審

• 申請號: 201711318892.X
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN109919970A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 范盛榮
• 申請（專利權）人: 武漢盛捷達電力科技有限責任公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征在于：（1）通過改善算法，針對常用的Mean Shift跟蹤算法無法利用目標的空間信息導致跟蹤不準確并且無法解決遮擋等問題，研究了一種融合多圖像子塊的目標模型的Mean Shift類型跟蹤方法，融合多圖像子塊的直方圖模型的融合算法的整體框架，給出了基于單特征和多特征的跟蹤算法的理論推導過程，詳細敘述了圖像子塊的提取方法、圖像子塊的加權方法以及算法效率分析，實驗表明所提的算法能夠很好地處理部分遮擋問題，并且跟蹤結果準確；（2）改進算法提出一種基于微分結構相似度的跟蹤方法，首先介紹結構相似度方法，接著給出了基于結構相似度一種變換形式的梯度推導過程，最終給出了基于梯度上升方法的跟蹤算法，實驗證明了算法的準確性以及解決光照變化的能力；（3）接著給出了一種加入尺度變化的基于最速下降法的最優化過程，給出了關于位置和尺度的結構相似度梯度的推導過程，并給出基于最速下降法的S-DSSIM算法的推導過程，實驗證明該方法能夠減輕DSSIM方法容易陷入局部極大值點的問題。

2.根據權利要求1所述的基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征是針對常用的Mean Shift跟蹤算法無法利用目標的空間信息導致跟蹤不準確并且無法解決遮擋等問題，提出了一種融合多圖像子塊的目標模型的Mean Shift類型跟蹤方法。

3.根據權利要求1所述的基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征是，基于單特征和多特征的跟蹤算法，描述了圖像子塊的提取方法。

4.根據權利要求1所述的基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征是，基于單特征和多特征的跟蹤算法，描述了圖像子塊的加權方法以及算法效率分析。

5.根據權利要求1所述的基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征是，處理部分遮擋問題，并且處理非線性變形及跟蹤。

6.根據權利要求1所述的基于Mean Shift原理改進的一種視覺跟蹤算法，其特征是，基于結構相似度一種梯度上升方法的跟蹤算法，解決光照變化的問題；同時給出了一種加入尺度變化的基于最速下降法的最優化詳細結算方法。