[发明专利]基于多模块稀疏投影的密集场景目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于多模块稀疏投影的密集场景目标跟踪方法，用稀疏投影法表征目标特征，针对密集场景中的严重的互遮挡问题，设计了基于多模块核彩色直方图的重构矩阵，并由此设计了相应的目标匹配和更新算法。此目标跟踪方法实现公共场所人流密集场景的目标自动跟踪，同时针对密集场景中的严重的互遮挡问题也给出了解决方法。

主权项

1.一种基于多模块稀疏投影的密集场景目标跟踪方法，其特征在于，包括如下具体步骤：1）建立基于观测模型的多模块稀疏表示模型：，其中A为重构权值向量，T为模板重构基向量，表示存在的噪声，重构矩阵T实现对目标x的稀疏投影；2）以第一帧图像为模板人为选定目标，由此得到其中心点位置和区域大小，并根据这一数据初始化重构矩阵T，重构权重向量初始值为各分量均为1；3）进入下一帧，通过粒子滤波器计算获得多个目标预测中心点位置；4）针对每一个预测位置对应的目标预测区域进行分块，并计算其多模块观测模型X ，，表示目标的第n个特征向量,,即共有N个特征向量，每个模块对应一个特征向量；5）根据计算得到最优目标位置，作为当前帧的目标跟踪结果，其中最优重建权值向量通过得到，每个模块的重建权值向量相互独立；6）根据及其相对应的重构权重向量的值，更新重构矩阵T；7）返回步骤3）进行下一帧的跟踪。