[发明专利]一种基于显著度的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于显著度的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建目标外貌模型，其具体实现过程是针对目标采用固定窗口大小的滑动窗口，得到目标区域内的M个小块，构建目标外貌模型，并表示为{α₁,α₂,…,α_M}；

步骤2：得到候选对象：根据粒子滤波，通过在目标区域附近随机采样的方法得到N个候选对象，并一一对所述的N个候选对象构建与目标相同的外貌模型，其中第i个候选对象外貌模型表示为

步骤3：计算所述的目标的显著度图；

步骤4：根据显著度图，一一计算步骤1中所述的目标外貌模型中M个小块的权重；

步骤5：计算每个候选对象与目标的相似度；

步骤6：选择相似度最高的候选对象为跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的基于显著度的目标跟踪方法，其特征在于：步骤3中所述的计算所述的目标的显著度图，其具体实现过程是对所述的目标的任一像素点o，其临近像素点为{p₁,p₂,…,p_k}，其中k为临近像素点个数，计算o与临近像素点的距离，得到{d₁,d₂,…,d_k}，其中d_i的计算方法为：

di=(Ro-Ri)+(Go-Gi)+(Bo-Bi)Ro2+Go2+Bo2+Ri2+Gi2+Bi2]]>

其中R_o,G_o,B_o分别是像素o的RGB分量，R_i,G_i,B_i分别是临近像素点p_i的RGB分量，最后通过o与临近像素点的距离计算o的显著度，具体计算方法为：

so=Σi=1kdi]]>

其中s_o是o的显著度值。