[发明专利]一种自适应自纠正的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应自纠正的目标跟踪方法，其特征在于：该方法是将目标跟踪中的干扰因素分为环境因素和目标本身因素，根据分类的干扰因素分别提出静态外观模型和自适应外观模型，再对静态外观模型和自适应外观模型进行去噪然后将其融合，最后通过自纠正的跟踪框架以提高跟踪的准确性，该方法包括静态模块、自适应模块、去噪模块及目标跟踪算法模块；

静态模块始终能够保留目标的初始信息，它是一个由初始帧目标的静态外观模型与当前帧目标的静态外观模型中所有匹配关系组成的集合，所述匹配关系为针对初始帧中每一个关键点都在当前帧中进行全局搜索以寻找与其匹配的候选关键点要求与初始帧中关键点满足以下关系：

还需要在当前帧的静态外观模型中将那些与初始帧中背景的关键点描述子匹配的候选关键点去掉，最后即可得到静态对应关系集合，其中，与初始帧中关键点的绝对距离小于指定阈值θ，同时在第t帧中，与的距离相对其它关键点的距离最近，其中θ和γ均为经验值；

自适应模块为适应目标本身的变化对每帧中都进行更新，当前帧的自适应外观模型是由上一帧目标区域中所有关键点附近的区域块组成；

去噪模块使用层次聚类方法去除静态外观模型和自适应外观模型种类不确定的噪声，同时经过层次聚类来获取跟踪目标的中心位置、尺度变化和旋转角度三个数据信息；

目标跟踪算法模块包括基于静态模块、自适应模块及去噪模块数据信息的主体跟踪算法和基于感知哈希的辅助跟踪算法，主体跟踪算法为辅助跟踪算法提供合适的更新样本，辅助跟踪算法在静态外观模型和自适应外观模型形成的区域内进行全局搜索快速铺抓目标，同时辅助跟踪算法设有静态外观模型提供候选搜索的区域；

将静态对应关系集合与自适应对应关系集合进行比较，两集合中，如果针对同一关键点如果出现不同的结果，一律否决二者中的自适应对应关系，将过滤后的静态对应关系集合和自适应对应关系集合进行合并，合并后再使用去噪模块进行去噪。

2.根据权利要求1所述的自适应自纠正的目标跟踪方法，其特征在于：静态外观模型和自适应外观模型的特征描述方式为局部不变特征SURF，综合时间复杂度和实际效果，将欧式距离作为SURF特征点的距离计算方法。