[發明專利]一種結合局部結構化信息的壓縮跟蹤方法

有效

• 申請號: 201810233527.7
• 申請日: 2018-03-21
• 公開（公告）號: CN108573217B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 胡棟;顏慧芳;阮宏剛
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 牛莉莉

1.一種結合局部結構化信息的壓縮跟蹤方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、對初始幀圖像進行初始化：

步驟1.1、標記初始位置，手動標注出初始幀圖像中要跟蹤的目標，記錄其初始位置為initstate(x,y,w,h)，其中x和y表示的是目標跟蹤框的左上角位置，w和h表示目標跟蹤框的寬度和高度；

步驟1.2、對初始幀做像素塊級別的顏色特征提取，利用超像素來表示圖像的結構化信息，對目標圖像塊使用SLIC超像素分割，初始超像素分割的精度為N，標記與目標中心最近的超像素聚類設為中心類，對該超像素中心類提取基于HSV空間的顏色直方圖特征，該超像素顏色特征記為C_c即Center Color，同時標記與中心類相鄰的n個超像素顏色特征，記為C₁,C₂……C_n；

步驟1.3、對初始幀做haar-like特征提取：對目標及其周圍背景進行正負樣本采樣，并對正負樣本集進行haar-like特征提取，分別作為初始目標特征和背景特征；

步驟2、對一定區域內的圖像塊patch進行結構化信息預處理，以一定規則的像素塊形式來表示結構化信息，同時以分割后的像素塊為單位提取顏色特征，并構建色度置信圖進行目標位置粗估計，具體步驟包括：

步驟2.1、設定一個為邊長的正方形區域，其中S是的目標面積，λ_s參數取值為1.5；所述正方形區域為初始目標估計范圍，將正方形區域分割成N_t個具有局部結構化信息的像素塊，提取各像素塊的基于HSV空間的顏色特征，記為

通過計算來比較當前幀的像素塊色度與前一幀中心色度C_c的相似性，根據條件篩選出k個像素塊與C_c顏色特征最為相近，記為

步驟2.2、假設當前幀的每一個共有r個相鄰像素塊，這些像素塊的顏色特征為定義為第k個中心類與上一幀中心類的周圍色度C_n的相似性最大位置的像素塊色度，則對任意一個周圍的m個像素塊顏色特征可記錄為其中m≤n，計算得當前幀最佳目標中心類

步驟3、針對步驟2，循環比較前后幀中的像素塊HSV顏色特征的重疊率來判斷是否遮擋，并根據判斷結果做出相應處理；

步驟4、結合局部結構化信息隨機投影與像素級別的隨機投影構建一個測量矩陣；

步驟5、對步驟2中粗估計出的目標進行圖像塊采樣，提取樣本的haar-like特征，根據步驟4構建的測量矩陣對特征進行降維處理，并采用樸素貝葉斯分類器對選出的正負樣本特征進行分類，分類器分數最大位置即為當前幀目標位置；對新確立的目標位置及其周圍背景進行正負樣本采樣，對正負樣本集進行haar-like特征提取，同時更新樸素貝葉斯分類器參數；

步驟6、判斷當前幀是否為結束幀，若不是，則返回步驟2，若是，結束當前序列跟蹤任務。

2.根據權利要求1所述的結合局部結構化信息的壓縮跟蹤方法，其特征在于：所述步驟1.3中，正樣本采樣范圍為D^α＝{z P|l(z)-l_t|＜α}，負樣本采樣范圍為D^β＝{z Pτ＜|l(z)-l_t|＜β},其中ατβ，α為正樣本搜索半徑，τ為負樣本搜索內半徑，β為負樣本搜索外半徑。

3.根據權利要求1所述的結合局部結構化信息的壓縮跟蹤方法，其特征在于：所述步驟3中的遮擋處理步驟為：

步驟3.1、循環比較粗估計的目標中心顏色特征和周圍超像素的顏色特征與上一幀對應顏色特征的重疊率，若重疊率最大且大于某個閾值，則認定為目標位置中心類，若重疊率小于該閾值，則視為遮擋；

步驟3.2、當遮擋情況出現時，采用簡單的運動估計，利用第i-1幀和第i-4幀之間的目標位置差來估計目標平均移動速度，表達式為其中這里的△t取1。