[发明专利]一种简单模拟时域正则化的目标跟踪模型更新方法

权利要求书

1.一种简单模拟时域正则化的目标跟踪模型更新方法，包括以下步骤：

S1、输入图像待处理帧；

S2、预处理当前帧；如果目标对角线像素距离大于100，则将原图像缩小一倍，同时将目标的大小及位置也相应缩小一倍；

S3、获取当前帧中被跟踪目标的梯度方向特征HOG、颜色特征CN、灰度特征和目标位置；

S4、根据当前帧中被跟踪目标的梯度方向特征HOG、颜色特征CN、灰度特征以及当前目标位置以SAMF-CA跟踪算法来训练跟踪器，得到当前帧的响应矩阵和目标的新位置；

如果当前帧是第一帧图像，则直接以SAMF-CA跟踪算法来训练跟踪器，得到模型参数M_n，并开始输入下一帧图像，然后转至步骤S2；

S5、根据当前帧的响应矩阵计算当前帧的平均峰值相关能量APCE的响应值V_APCE；

S6、判断V_APCE是否小于预设的阈值a，如果V_APCE<a，说明当前跟踪干扰较大，可靠性很差，则跳至步骤S10；

S7、根据当前的目标位置通过SAMF-CA跟踪算法训练跟踪器，并得到模型参数M_n+1；

S8、计算当前模型的更新速率θ，

式(1)中，b为调整系数，||·||为取范数运算；

S9、更新模型，得到新的模型M_new为：M_new＝θM_n+1+(1-θ)M_n (2)；

S10、如果是最后一帧，则结束，否则输入下一帧并转至步骤S2。

2.如权利要求1所述的简单模拟时域正则化的目标跟踪模型更新方法，其特征在于，所述步骤S2中预处理当前帧包括大小限定，加窗处理、扩展区域以及图像移动块的划分，加窗处理为对初始给定的目标窗进行1.5倍的扩展并加余弦窗处理。