[发明专利]基于AdaBoost算法的多源视频目标融合跟踪方法

摘要

本发明公开一种基于AdaBoost算法的多源视频目标融合跟踪方法，该方法以颜色和纹理特征为描述子对红外与可见光图像的目标样本与背景样本进行表征和Adaboost分类，并基于分类度计算得到红外与可见光图像的置信图；然后在置信图中分别计算它们的目标候选者与其模板置信图之间的相似度，并将两相似度进行加权融合，以构建联合目标函数；最后，对目标函数进行泰勒展开和求导等操作，推导出联合位移公式，并运用均值漂移算法完成目标搜索。本发明的跟踪器对目标遮挡、交汇以及环境的光照变化有较强的适应能力。

主权项

1.基于AdaBoost算法的多源视频目标融合跟踪方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、以颜色和纹理特征为描述子对红外光视频源图像与可见光视频源图像的目标样本与背景样本进行表征和AdaBoost分类，并基于分类度得到红外光视频源图像的红外光置信图与可见光视频源图像的可见光置信图；步骤2、在红外光置信图中，采用巴氏系数计算红外光视频源图像的候选目标模型与其目标模型之间的相似度即红外光相似度；同时，在可见光置信图中，采用巴氏系数计算可见光视频源图像的候选目标模型与其目标模型之间的相似度即可见光相似度；步骤3、将红外光相似度与可见光相似度进行加权融合，得到目标函数；并对目标函数进行泰勒展开，得到其线性逼近式，通过求该逼近式的导数，令导数等于零，从而推导出联合位移迭代公式；步骤4、对联合位移迭代公式运用均值漂移算法即可完成目标搜索。