[发明专利]一种目标跟踪、跟踪目标识别特征的提取方法和装置

权利要求书

1.一种跟踪目标识别特征的提取方法，其特征在于，包括：

获取多个历史跟踪图像中跟踪目标的目标特征进行集合得到的目标特征池，所述历史跟踪图像是相对于待判别跟踪目标所在的当前帧图像的历史跟踪图像，包括：分别提取每一帧图像中所述跟踪目标的多个压缩特征；对所述压缩特征进行低秩一致性分析，得到所述压缩特征的稀疏矩阵；计算所述多个压缩特征中每一个压缩特征对应的稀疏矩阵的稀疏值，按照稀疏值从小到大依次选取预设个数的压缩特征生成所述目标特征池；

获取所述历史跟踪图像的最后一帧图像中所述跟踪目标的背景特征；

将所述目标特征池作为正样本、所述背景特征作为负样本训练分类器得到分类特征向量；

按照元素的系数从大到小依次从所述分类特征向量中选取目标特征生成所述识别特征。

2.根据权利要求1所述的跟踪目标识别特征的提取方法识别特征，其特征在于，所述分类器包括识别特征SVM分类器、决策树分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、神经网络分类器中的任一种。

3.根据权利要求1或2所述的跟踪目标识别特征的提取方法识别特征，其特征在于，所述获取所述历史跟踪图像的最后一帧图像中所述跟踪目标的背景特征包括：

选取距离所述跟踪目标预设范围内的背景图像；

提取所述背景图像的压缩特征作为所述背景特征。

4.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：

使用权利要求1-3中任一项所述的跟踪目标识别特征的提取方法提取跟踪目标的识别特征；

获取当前帧图像中所述跟踪目标的多个当前目标特征；

分别计算多个所述当前目标特征与所述识别特征的特征距离；

选取最小的所述特征距离对应的所述当前目标特征作为所述跟踪目标的当前特征；

根据所述当前特征跟踪所述跟踪目标。

5.一种跟踪目标识别特征的提取装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取多个历史跟踪图像中跟踪目标的目标特征进行集合得到的目标特征池，所述历史跟踪图像是相对于待判别跟踪目标所在的当前帧图像的历史跟踪图像，包括：分别提取每一帧图像中所述跟踪目标的多个压缩特征；对所述压缩特征进行低秩一致性分析，得到所述压缩特征的稀疏矩阵；计算所述多个压缩特征中每一个压缩特征对应的稀疏矩阵的稀疏值，按照稀疏值从小到大依次选取预设个数的压缩特征生成所述目标特征池；

第二获取模块，用于获取所述历史跟踪图像的最后一帧图像中所述跟踪目标的背景特征；

训练模块，用于将所述目标特征池作为正样本、所述背景特征作为负样本训练分类器得到分类特征向量；

生成模块，用于按照元素的系数从大到小依次从所述分类特征向量中选取目标特征生成所述识别特征。

6.根据权利要求5所述的跟踪目标识别特征的提取装置，其特征在于，所述分类器包括识别特征SVM分类器、决策树分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、神经网络分类器中的任一种。

7.根据权利要求5或6所述的跟踪目标识别特征的提取装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：

选取单元，用于选取距离所述跟踪目标预设范围内的背景图像；

第二提取单元，用于提取所述背景图像的压缩特征作为所述背景特征。

8.一种目标跟踪装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于使用权利要求1-3中任一项所述的跟踪目标识别特征的提取方法提取跟踪目标的识别特征；

第三获取模块，用于获取当前帧图像中所述跟踪目标的多个当前目标特征；

计算模块，用于分别计算多个所述当前目标特征与所述识别特征的特征距离；

选取模块，用于选取最小的所述特征距离对应的所述当前目标特征作为所述跟踪目标的当前特征；

跟踪模块，用于根据所述当前特征跟踪所述跟踪目标。