[发明专利]一种基于人体部位模型的多人体跟踪方法

权利要求书

1.一种基于人体部位模型的多人体跟踪方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1，获取预设区域内的图像数据，提取所述图像数据中每个检测目标的人体部位模型并计算所述人体部位模型的颜色特征，构建每个检测目标的部位特征集，多个检测检测目标的部位特征集构成多人体部位特征集列表，其中，每个检测目标的部位特征集表示为：

其中，M表示检测目标的数量；

每个检测目标的部位特征集按以下步骤构建：

S11，对所述图像数据中每个检测目标进行人体检测和姿态提取，得到l个人体部位模型和每个所述人体部位模型相对应的部位置信度；

S12，计算步骤S11中每一所述人体部位模型的颜色特征，得到每个检测目标的部位特征，表示为：

其中，l表示人体部位模型的个数，X^j表示第j个检测目标的部位特征，X^j由每个人体部位特征模型的颜色特征组成；SX^j表示第j个检测目标的部位置信度集合，SX^j由每个人体部位模型的部位置信度组成；

步骤S12中，通过分布计算三个通道的颜色直方图特征，得到每一所述人体部位模型的颜色特征，第i个人体部位模型的颜色特征表示为：

X_i＝[R,G,B]＝[rx₁,rx₂,...,rx_n,gx₁,gx₂,...,gx_n,bx₁,bx₂,...,bx_n] (1)，

其中，R，G，B分别表示三个通道的颜色直方图特征，n表示每个颜色通道的特征长度；

S2，计算当前帧获得的每个检测目标的部位特征集与上一帧获得的多人体部位特征集列表中每个检测目标的相似度，根据所述相似度得到匹配矩阵，该步骤中，所述相似度由当前帧第j个检测目标的对上一帧第k个检测目标对应部位的特征相似度决定，按照以下公式计算得到：

其中，X^j表示当前帧的第j个检测目标的部位特征，X_i^j表示当前帧第j个检测目标的第i个部位，Y^k表示上一帧的第k个检测目标的部位特征，Y_i^k表示上一帧第k个检测目标的第i个部位，Sim(X^j,Y^k)表示当前帧第j个检测目标对上一帧第k个检测目标对应部位的特征相似度；

根据公式(2)计算得到的所述相似度，得到大小为M×L的匹配矩阵Supp_M×L，其中，M表示当前帧检测目标的个数，L表示上一帧检测目标的个数；

S3，根据所述匹配矩阵，计算当前帧获得的每个检测目标对上一帧获得的每个检测目标的相似置信度，根据所述相似度和所述相似置信度对当前帧获得的检测目标与上一帧获得的检测目标进行匹配，得到跟踪结果；

S4，根据所述跟踪结果，更新所述多人体部位特征集列表，包括：

S41，对于步骤S3中当前帧中未被匹配的检测目标进行验证，若验证为新目标，则保留在所述多人体部位特征集列表中，若验证为不是新目标，则将该未被匹配的检测目标从所述多人体部位特征集列表中删除；

S42，对于步骤S3中当前帧中每个被匹配的检测目标，对所述检测目标的部位特征集进行更新；

其中，每个检测目标的部位特征集表示为：

其中，M表示检测目标的数量。

2.根据权利要求1所述的基于人体部位模型的多人体跟踪方法，其特征在于，步骤S3中，所述相似置信度根据以下公式计算得到：

其中，Supp(i,j)表示当前帧第j个人对上一帧第k个人的相似度。

3.根据权利要求2所述的基于人体部位模型的多人体跟踪方法，其特征在于，对当前帧获得的检测目标与上一帧获得的检测目标进行匹配的过程中，将当前帧第j个检测目标的身份判定为与上一帧中相对应的支持度和置信度最大的检测目标，如以下公式所示：