[發明專利]濾波區域的相關濾波目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201810400230.5
• 申請日: 2018-04-28
• 公開（公告）號: CN108710834B
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 何震宇;盧曉寰;梁應毅;范娜娜;李晶;鄭媛
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學深圳研究生院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙) 44248
• 代理人: 孫偉

本發明提供了一種濾波區域的相關濾波目標跟蹤方法，包括以下步驟：S1、訓練階段，將濾波區域圖嵌入到標準相關濾波建模中，過濾訓練樣本中的干擾區域，從而學到濾波器；S2、預測階段，將上一幀中學到的濾波器作用到當前幀的搜索區域，得到目標的位置。本發明的有益效果是：為了適應目標較大步長的運動，同時利用更多的訓練樣本，采用較大的搜索區域，經過過濾訓練樣本中的干擾區域后，跟蹤算法在遮擋、目標形變、光照變化等條件下的跟蹤效果有明顯增強，提高了跟蹤算法的性能。

技術領域

本發明涉及目標跟蹤方法，尤其涉及一種濾波區域的相關濾波目標跟蹤方法。

背景技術

當前目標跟蹤技術必須面對真實場景中的遮擋、光照變化、目標旋轉、尺度變化等。傳統的跟蹤方法由于要在時域中處理每一個樣本，所以考慮時間復雜度只能利用較少的訓練樣本和簡單的特征。相關濾波方法，能夠把時域中的相關操作轉化為頻域中的點積操作。因此，相關濾波方法能夠利用較多的訓練樣本和復雜特征，同時保持較低的時間復雜度。目前基于相關濾波的方法，擁有較好的表現并受到了極大的關注。

基于相關濾波的跟蹤方法，把跟蹤過程主要分為兩個階段。第一個階段，利用已知目標位置的當前視頻幀，訓練相關濾波模型。第二個階段，面對下一視頻幀時，通過上一個階段訓練得到的相關濾波模型，預測視頻幀中的目標所在的位置。

引入相關濾波到目標跟蹤，需要擬合目標跟蹤任務。由于用到卷積定理，建模相關濾波同搜索區域的尺寸一致。但是，這樣建模不僅僅是對目標區域進行建模，還對搜索區域中的目標周圍區域進行了建模。對干擾區域的建模，降低了跟蹤算法的性能。

發明內容

為了解決現有技術中的問題，本發明提供了一種濾波區域的相關濾波目標跟蹤方法，提高了跟蹤算法的性能。

本發明提供了一種濾波區域的相關濾波目標跟蹤方法，包括以下步驟：

S1、訓練階段，將濾波區域圖嵌入到標準相關濾波建模中，過濾訓練樣本中的干擾區域，從而學到濾波器；

S2、預測階段，將上一幀中學到的濾波器作用到當前幀的搜索區域，得到目標的位置。

作為本發明的進一步改進，在步驟S1中，采用濾波區域圖消除每一個訓練樣本中干擾區域的影響，使得濾波器只對感興趣的區域建模。

作為本發明的進一步改進，在步驟S1中，用訓練得到的濾波器，預測新一幀中的目標所在位置。

作為本發明的進一步改進，步驟S1包括：

濾波區域圖m，嵌入到標準相關濾波建模中，

其中，X_l^T是基訓練樣本的第l個channel(通道)特征下的循環移位矩陣，diag(m)是濾波區域圖向量化后對角化后形成的對角矩陣，w_l是對應第l個channel(通道)特征層的濾波器，為了求解，引入輔助變量f，公式(1)等價改寫為，

公式(2)寫成卷積的形式，

其中*為卷積操作，⊙為點乘操作，應用卷積定理，公式(3)在頻域中對應轉化，再應用拉格朗日乘子法進行求解即可得到濾波器w。

作為本發明的進一步改進，步驟S2包括：

在預測階段，跟蹤算法預測新一幀中的目標所在的位置，搜索區域以上一幀中目標的中心位置為中心，接著提取搜索區域的特征z，應用上一幀中訓練得到的濾波器w，計算在搜索區域z中的響應值，

其中，F^-1為逆傅里葉變換，響應圖R中最大值對應的位置，為目標的中心坐標。