[发明专利]对象跟踪方法及执行该方法的装置

说明书

本发明公开了一种对象跟踪方法及执行该方法的装置。根据一实施例的对象跟踪方法包括以下步骤：为跟踪视频帧的对象，生成对应于所述对象的多个候选粒子；以及基于所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度，通过生成与所述视频帧中所述对象的位置相对应的最佳粒子来跟踪所述对象。

技术领域

以下实施例涉及一种对象跟踪方法及执行该方法的装置。

背景技术块

对象跟踪算法通过模板匹配来跟踪对象。例如，扫描窗口通过对前一帧的目标块与当前帧的候选块进行直接比较来估计前一帧的目标位置附近的候选块。

例如，最近深度学习(deep learning)的卷积神经网络(CNN，convolutionalneural networks)备受关注。

例如，卷积神经网络(CNN)已经成功地应用于图像分类、语义分割、物体检测及人体姿态估计等计算机视觉的各个领域。

最近，为了进行视觉对象跟踪，人们开始使用CNN的与众不同的功能。

发明内容

要解决的技术问题

根据一实施例，通过使用粒子滤波器及已学习的CNN模型来跟踪视频帧的对象，从而可以提供具有优异的对象跟踪精度和速度性能的技术。

解决问题的技术方法

根据一实施例的对象跟踪方法，包括以下步骤：为跟踪视频帧的对象，生成对应于所述对象的多个候选粒子；以及基于所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度，通过生成与所述视频帧中所述对象的位置相对应的最佳粒子来跟踪所述对象。

所述生成步骤可以包括以下步骤：基于所述视频帧来生成与所述对象相对应的多个初始粒子；以及通过对所述多个初始粒子执行漂移及扩散中的至少一个来预测所述多个初始粒子的运动，由此生成所述多个候选粒子。

可以通过改变所述多个初始粒子的运动矢量分量来执行所述漂移。

可以通过改变所述多个初始粒子的边界框的坐标来执行所述扩散。

生成所述多个初始粒子步骤可以包括以下步骤：当所述视频帧是初始视频帧时，使用高斯分布来生成以任意的随机值初始化的所述多个初始粒子。

生成所述多个初始粒子步骤可以包括以下步骤：当所述视频帧不是初始视频帧时，通过对与所述视频帧的前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子进行重新采样来生成所述多个初始粒子。

通过对与所述视频帧的前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子进行重新采样来生成所述多个初始粒子步骤可以包括以下步骤：从与所述前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子中去除与所述前一视频帧的对象相对应的多个候选粒子中权重小的至少一个候选粒子；生成多个替代粒子，所述多个替代粒子与根据所述至少一个候选粒子的数量以任意随机值初始化的所述视频帧的对象相对应；以及将所述前一视频帧的多个未去除的候选粒子及所述多个替代粒子确定为所述多个初始粒子。

所述跟踪步骤可以包括以下步骤：使用已学习的卷积神经网络模型来计算所述多个候选粒子相对于所述对象的相似度；基于所述相似度确定所述多个候选粒子的权重；以及通过在所述多个候选粒子中所述权重大的候选粒子的平均位置处生成所述最佳粒子来跟踪所述对象。

可以以通过视频数据集的学习及通过最新跟踪的视频帧的学习中的至少一个来实现所述已学习的卷积神经网络模型的学习。

通过所述视频数据集的学习可以是通过对于所述视频数据集的对象的正片及对于所述视频数据集的背景的负片进行的学习。

通过所述最新跟踪的视频帧的学习可以是通过对于所述最新跟踪的视频帧的对象的正片及对于所述最新跟踪的视频帧的背景的负片进行的学习。