[发明专利]一种基于特征相似性学习的运动目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201810884645.4 | 申请日： | 2018-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN109118521A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 李志刚;朱莉;代杰;于印 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/62 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210007 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
本发明公开了一种基于特征相似性学习的运动目标跟踪方法，包括：输入前一帧的目标状态 |
||
| 搜索关键词： | 非局部相似性 运动目标跟踪 分类器参数 特征相似性 目标状态 前一帧 得分计算 度量函数 复杂场景 跟踪目标 光照影响 状态更新 背景区 跟踪器 稳健性 有效地 正样本 学习 遮挡 输出 回归 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征相似性学习的运动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入前一帧的目标状态![]()
和分类器参数W't‑1，利用运动模型![]()
采样出np个候选粒子![]()
步骤2，根据步骤1中每一个粒子状态![]()
裁剪出当前帧中的与之对应的图像块![]()
并且计算其非局部相似性NSL特征表示![]()
最终得到其观测模型![]()
步骤3，根据观测模型找出目标最优状态![]()
并得到其对应的图像块![]()
步骤4，更新分类器参数W't←W't‑1；步骤5，输出目标最优状态![]()
输出分类器参数W't用于下一帧的计算。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国电子科技集团公司第二十八研究所，未经中国电子科技集团公司第二十八研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810884645.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
