[發(fā)明專利]基于多種不變性混合的目標(biāo)跟蹤方法和系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711439231.2 | 申請日: | 2017-12-26 |
| 公開(公告)號: | CN108122011B | 公開(公告)日: | 2021-09-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王加慶;竇潤江;劉力源;吳南健;秦琦 | 申請(專利權(quán))人: | 中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06T7/246 |
| 代理公司: | 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021 | 代理人: | 任巖 |
| 地址: | 100083 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 多種 不變性 混合 目標(biāo) 跟蹤 方法 系統(tǒng) | ||
一種基于多種不變性混合的目標(biāo)跟蹤方法和系統(tǒng),該方法包括如下步驟:對輸入圖像進(jìn)行濾波并選取目標(biāo)候選區(qū)域、對目標(biāo)候選區(qū)域提取旋轉(zhuǎn)不變性特征、將旋轉(zhuǎn)不變性特征轉(zhuǎn)換成向量、對目標(biāo)候選區(qū)域提取灰度不變性特征、將灰度不變性特征轉(zhuǎn)換成向量、對目標(biāo)候選區(qū)域提取尺寸不變性特征、將尺寸不變性特征轉(zhuǎn)換成向量、將三個特征向量融合成一融合向量、利用分類器和融合向量進(jìn)行分類選出分值最高的候選目標(biāo)。本發(fā)明使用多種不變性特征對目標(biāo)進(jìn)行描述,使得在灰度發(fā)生變化、目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、目標(biāo)大小發(fā)生變化的場景中,該跟蹤方法具有魯棒性;并且該方法可并行度高,有利于做加速計算,可廣泛應(yīng)用于需要進(jìn)行高速實(shí)時圖像跟蹤的場合。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像處理、目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多種不變性混合的目標(biāo)跟蹤方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)
目標(biāo)跟蹤在過去幾十年中一直是學(xué)術(shù)研究及實(shí)際應(yīng)用的熱門課題。傳統(tǒng)的跟蹤方法有模板匹配和背景減除技術(shù),模板匹配是利用前一幀或人為制定的目標(biāo)特征作為模板,在當(dāng)前幀搜索匹配點(diǎn)尋找到目標(biāo)的方法。這是一種以目標(biāo)的形態(tài)特征為判據(jù)的目標(biāo)檢索和跟蹤方法。模板匹配應(yīng)用于跟蹤時具有較高的靈敏度和可靠性。背景減除技術(shù)是一種將當(dāng)前圖像和已有背景進(jìn)行差分而得到目標(biāo)的方法。與模板匹配方法相比,背景減除技術(shù)更簡單快速。但背景減除技術(shù)不適合處理背景中存在各種干擾和變化的應(yīng)用。無論是模板匹配方法還是背景減除技術(shù)都很難同時達(dá)到魯棒性和實(shí)時性的要求。因此有人提出基于單特征與分類器的跟蹤方法,該方法使用單類特征對目標(biāo)進(jìn)行描述,然后使用分類器進(jìn)行目標(biāo)分類,從而進(jìn)行跟蹤。由于可選擇并行度較大的特征,因此該方法可達(dá)到較高的實(shí)時性。但是單特征無法應(yīng)對場景灰度發(fā)生變化、目標(biāo)大小發(fā)生變化和目標(biāo)旋轉(zhuǎn)等情況,該方法在不同場景的魯棒性就會大大降低。
發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此,本發(fā)明的主要目的在于提出一種基于多種不變性混合的目標(biāo)跟蹤方法和系統(tǒng),以期至少部分地解決上述已有技術(shù)中的不足之處。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,作為本發(fā)明的一個方面,提出了一種基于多種不變性混合的目標(biāo)跟蹤方法,其特征在于,包括以下步驟:
A、對輸入圖像(1)的搜索區(qū)域(11)進(jìn)行濾波并選取若干個目標(biāo)候選區(qū)域(12);
B、對所有目標(biāo)候選區(qū)域(12)分別提取旋轉(zhuǎn)不變性特征、灰度不變性特征和尺寸不變性特征,并分別將其轉(zhuǎn)換成對應(yīng)向量;
C、分別將上述步驟B得到的所有目標(biāo)候選區(qū)域的三個不變性特征向量融合成一融合向量;
D、利用分類器對上述步驟C得到的所有目標(biāo)候選區(qū)域的融合向量進(jìn)行計算并分類,選出分值最高的候選目標(biāo)。
其中步驟A中每一幀的搜索區(qū)域11大小一樣,當(dāng)前幀的搜索區(qū)域11由上一幀的目標(biāo)位置確定,而第一幀的搜索區(qū)域11通過輸入設(shè)備進(jìn)行選定;
其中,步驟A中的濾波步驟是使用高斯濾波器僅對所述搜索區(qū)域11進(jìn)行濾波處理;
其中,在所述搜索區(qū)域11內(nèi)每移動一個像素則選取一個目標(biāo)候選區(qū)域12,并將選取的所有目標(biāo)候選區(qū)域12依次送入后續(xù)操作。
其中,步驟B中提取旋轉(zhuǎn)不變性特征、灰度不變性特征和尺寸不變性特征時,目標(biāo)候選區(qū)域12里的目標(biāo)即使發(fā)生旋轉(zhuǎn)、灰度改變、大小變化,對應(yīng)提取得到的不變性特征的特征值也不會改變或改變量小于5%。
其中,步驟B中提取旋轉(zhuǎn)不變性特征、灰度不變性特征和尺寸不變性特征時能夠任意選擇先后順序來執(zhí)行,或者通過并行算法同時執(zhí)行上述步驟。
其中,步驟B中將旋轉(zhuǎn)不變性特征、灰度不變性特征或尺寸不變性特征轉(zhuǎn)換成向量時,需要將每個目標(biāo)候選區(qū)域12劃分成多個圖像區(qū)域,在每個圖像區(qū)域分別進(jìn)行統(tǒng)計得到對應(yīng)特征的子直方圖,然后再將所有子直方圖依次合并成一個直方圖,將每個直方圖的bin看成一個向量的元素,即可得到一個向量。
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