[发明专利]基于结构化输出相关滤波器的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于结构化输出相关滤波器的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)标记待跟踪目标的初始位置：

(1a)读取待跟踪视频图像序列的第一帧图像；

(1b)在第一帧图像中，用矩形框手工标记出待跟踪目标，将矩形框的位置作为待跟踪目标的初始位置；

(2)对第一帧图像进行预处理：

对第一帧图像进行随机仿射变换，将得到的8幅仿射变换后的图像组成一个训练样本集；

(3)构造结构化输出相关滤波器：

生成一个行和列全为0、一维向量的维度等于D的结构化输出相关滤波器，其中，D表示第一帧图像中初始位置的待跟踪目标展为一维向量时的维度；

(4)获取结构化输出相关滤波器的期望响应：

(4a)利用训练样本集，产生一个相关滤波器的期望响应函数；

(4b)生成一个行和列全为1、一维向量的维度等于D的标签滤波器，用0扩充标签滤波器的边缘，得到一维向量的维度等于M的已扩标签滤波器，其中，M表示训练样本集中任意一个训练样本展为一维向量时的维度；

(4c)用相关滤波器的期望响应函数与已扩标签滤波器相乘，得到结构化输出相关滤波器的期望响应；

(5)计算第一帧图像的互相关谱能量和自相关谱能量；

(6)采用交替方向乘子算法，得到第一帧图像的最优的结构化输出相关滤波器；

(7)从待跟踪视频图像序列中选取一帧图像，作为当前帧图像；

(8)对当前帧图像进行预处理：

在当前帧图像中，以上一帧图像中待跟踪目标的位置及其8邻域作为测试窗口，取出与训练样本大小相同的多个矩形框，将所有矩形框作为候选样本；

(9)按照下式，从空间域截取候选样本，剔除候选样本中的畸形部分，得到结构化输出相关滤波器的响应：

其中，S_y表示第y个候选样本对应的结构化输出相关滤波器响应，表示傅里叶域的第y个候选样本；F表示由复数基向量组成的M×M维的规范正交矩阵，P表示指定扩充尺寸的D×M维的掩蔽矩阵，h表示结构化输出相关滤波器；

(10)确定当前帧图像中待跟踪目标的位置：

(10a)从多个候选样本中，选出结构化输出相关滤波器响应最大的候选样本，将其对应的位置作为当前帧图像中待跟踪目标的位置；

(10b)在当前帧图像中标记出待跟踪目标的位置；

(11)获取当前帧图像的互相关谱能量和自相关谱能量：

(11a)计算当前帧图像的互相关谱能量和自相关谱能量；

(11b)按照更新公式，更新当前帧图像的互相关谱能量和自相关谱能量；

(12)优化结构化输出相关滤波器：

采用交替方向乘子算法，得到当前帧图像的最优的结构化输出相关滤波器；

(13)判断是否选取完待跟踪视频图像序列中的所有帧图像，若是，则执行步骤(14)，否则，执行步骤(7)；

(14)结束目标跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于结构化输出相关滤波器的目标跟踪方法，其特征在于，步骤(2)中所述的对第一帧进行随机仿射变换的具体步骤如下：

第一步，用一个1×4的矩阵，对第一帧图像进行裁剪，得到裁剪后的图像；

第二步，将平移因子取值为0，在(-2,2)的范围内选取一个值作为旋转因子，将比例因子取值为1；

第三步，对三个因子进行运算操作，得到3×2的仿射变换矩阵如下：

其中，O表示3×2的仿射变换矩阵，[·]表示矩阵符号，*表示相乘操作，cos(·)表示求余弦操作，theta表示旋转因子，-表示负号，sin(·)表示求正弦操作；

第四步，用裁剪后的图像与仿射变换矩阵相乘，得到一幅仿射变换后的图像；

第五步，返回执行第二步，重复执行8次，得到8幅仿射变换后的图像。