[發(fā)明專利]一種基于相關(guān)濾波的視頻跟蹤方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810077205.8
• 申請(qǐng)日: 2018-01-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108288283A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-07-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭志波;黃健;張穎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 揚(yáng)州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/277
• 分類號(hào): G06T7/277;G06T7/136;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 南京中新達(dá)專利代理有限公司 32226
• 代理人: 孫鷗;朱杰

1.一種基于相關(guān)濾波的視頻跟蹤方法，其特征在于步驟如下：

1)采用相關(guān)濾波的方法對(duì)輸入的視頻幀序列f_i，i＝1，...N進(jìn)行逐幀檢測(cè)，得到每一個(gè)目標(biāo)的信息(x_j，y_j，W_j，H_j)，其中，(x_j，y_j)表示第j個(gè)目標(biāo)的中心坐標(biāo)，(W_j，H_j)表示第j個(gè)目標(biāo)的寬度和高度，保留每幀結(jié)果信息保存到樣本集里；

2)樣本集中有N個(gè)樣本信息，使用主成分分析方法對(duì)其降維，獲得一維具有多個(gè)特征的樣本信息；

3)構(gòu)造卡爾曼濾波函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)出下一幀目標(biāo)樣本，從而實(shí)現(xiàn)跟蹤；

4)泊松分布法隨機(jī)取值再通過(guò)閾值實(shí)現(xiàn)參數(shù)更新。

2.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的一種基于相關(guān)濾波的視頻跟蹤方法，其特征在于，通過(guò)HOG方法來(lái)提取目標(biāo)的特征值，通過(guò)前N幀結(jié)果，結(jié)合主成分分析原理，取得降維后單個(gè)的目標(biāo)樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求書1或2所述的一種基于相關(guān)濾波的視頻跟蹤方法，其特征在于，在前N幀之后，用當(dāng)前預(yù)測(cè)目標(biāo)樣本和當(dāng)前目標(biāo)樣本通過(guò)卡爾曼濾波來(lái)預(yù)測(cè)下一幀的目標(biāo)樣本，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。

4.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的一種基于相關(guān)濾波的視頻跟蹤方法，其特征在于，在目標(biāo)模板更新階段，采用泊松分布和閾值的方法來(lái)更新相關(guān)濾波參數(shù)，若大于閾值，則將當(dāng)前目標(biāo)樣本初始化參數(shù)，并且替換當(dāng)前參數(shù)，若小于閾值，則將繼續(xù)執(zhí)行當(dāng)前更新策略。