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[发明专利]一种基于超像素光流和自适应学习因子改进的核相关滤波跟踪方法-CN201810002543.5有效
发明人：康文雄;梁宁欣;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-01-02 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T7/262 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超像素光流和自适应学习因子改进的核相关滤波跟踪方法，通过超像素分析的策略实现目标的外观重构，将目标分割成超像素块并聚类成超像素中心，计算每个超像素中心的光流分析像素点的位移变化，预测出目标的运动偏移量和尺度变化；基于预测出的参数，在新一帧图像中循环采样后，对每个样本均采用引入自适应学习因子改进后的基于高斯核的相关滤波目标跟踪方法，检测出目标的准确位置和尺度；最后，通过在线双SVM检测模型对检测结果进行检测校正，对低置信度的位置实施校正，最终精确定位目标位置并得到目标准确尺度。该发明克服目标跟踪过程中存在的尺度变化、遮挡、形变、运动模糊等跟踪难题，实现实时的高精度目标跟踪。
一种基于像素自适应学习因子改进相关滤波跟踪方法

[发明专利]一种基于特征协方差矩阵的动态手势识别方法-CN201711382205.0有效
发明人：康文雄;方林普;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于特征协方差矩阵的动态手势识别方法，为二维与三维动态手势识别提供一个统一的框架；对二维动态手势识别而言，只需对连续三帧中手部区域的FAST角点进行精确地跟踪，而不需要对整个人手进行精确地跟踪，这样大大降低了跟踪的要求，实现起来更加容易；对三维动态手势识别而言，使用RealSense F200自带的SDK实时地获取人手的三维骨架信息，并获取每帧中手部关节点的三维坐标，能够对手势进行鲁棒地跟踪；对数协方差矩阵描述子为整个手势序列提供了一个紧凑的表示，大大提高了SVM模型的训练效率和整个手势识别系统的效率。
一种基于特征协方差矩阵动态手势识别方法

[发明专利]一种基于超像素和混合哈希的核相关滤波目标跟踪方法-CN201710128271.9有效
发明人：康文雄;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-03-06 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超像素和混合哈希的核相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：首先通过超像素聚类和分割的方法重构了目标外观模型，并将目标划分为有意义的超像素块，计算每个超像素块的超像素块参数，提取每个超像素块的有效特征；然后分别进行基于高斯核相关滤波的跟踪操作，得到候选超像素块跟踪结果；之后计算每个超像素块的LAB颜色哈希序列和DCT变换哈希序列，并结合为混合哈希序列，再结合超像素块参数和几何约束修正位置，定位需要跟踪目标的位置并估算尺度。该方法不仅可实现整体目标的跟踪，提升目标跟踪的精度和抗干扰能力，还可有效解决目标的尺度变化问题。
一种基于像素混合相关滤波目标跟踪方法

[发明专利]基于特征融合和贝叶斯分类的核相关滤波目标跟踪方法-CN201610987111.5有效
发明人：康文雄;施睿;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-11-09 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于特征融合和贝叶斯分类的核相关滤波目标跟踪方法，其特征在于：首先，给定初始帧目标的位置及尺度信息；然后，建立或更新标准目标外观模型、标准相关滤波器及标准颜色贝叶斯模型；之后，基于前一帧的目标中心点，提取搜索区域；利用高斯核的相关滤波器实现目标位移估计，利用颜色贝叶斯模型实现目标尺度估计，进而得到当前帧的跟踪结果。通过依次对各帧视频图像进行处理，实现对视频中运动目标的跟踪。该目标跟踪方法不仅可以有效解决视频中运动目标的精确定位问题，而且能够实现目标尺度估计。在多种具有挑战性的环境中，依然能够有效的对目标进行跟踪，具有一定的鲁棒性，提高了跟踪算法的精度。
基于特征融合贝叶斯分类相关滤波目标跟踪方法

[发明专利]一种基于视频的捏合指尖跟踪方法-CN201610933351.7有效
发明人：康文雄;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-10-25 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视频的捏合指尖跟踪方法，其特征在于：首先采用YCbCr肤色检测器、拳头检测器和捏合指尖级联分类器构成多成分相关检测器，定位捏合指尖的位置；然后提取肤色目标搜索区域，获取轮廓并采样轮廓点，通过前后帧匹配确定肤色目标搜索区域的运动距离；之后将捏合指尖区域映射到捏合指尖肤色映射表中，结合灰度值得到CbCr‑Gray颜色特征，并计算HOG特征，从而得到CbCr‑Gray‑HOG特征；最后，采用基于高斯核函数的滤波跟踪方法定位确定当前处理视频帧图的捏合指尖区域中心点。该方法应用于空中书写系统中，可准确识别捏合指尖运动轨迹，从而使捏合指尖空中书写系统得以实现。
一种基于视频捏合指尖跟踪方法

[发明专利]一种复杂环境下指尖检测方法-CN201510700440.2有效
发明人：康文雄;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种复杂环境下指尖检测方法，包括：第一步，通过计算与场景信息对应的稠密光流信息；再构建肤色滤波器得到手部区域；第二步，采用等面积块构建各姿态手部区域的模型，计算手部区域的质心；计算所有轮廓采样点到质心的距离和平均质心距；根据已检测到的指尖数目来确定扩展质心距，以质心为圆心，扩展质心距为半径进行画圆；剔除圆内的轮廓点和圆上连续像素个数最多的手腕区域，在圆外寻找局部最大质心距的轮廓点，则该点标记为指尖；将这一轮检测到指尖的数目与上一轮已检测到的指尖数目比较，判断指尖是否继续检测。该方法鲁棒性强，在复杂环境下人手在摄像头前自由地运动时也可正确检测指尖，从而提高指尖检测的精确度和有效性。
一种复杂环境指尖检测方法

[发明专利]基于双向光流和感知哈希的指尖跟踪方法-CN201510646203.2有效
发明人：康文雄;吴桂乐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-09-30 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双向光流和感知哈希的指尖跟踪方法，该方法包括第一步，通过计算与场景信息对应的稠密光流信息；再构建肤色滤波器得到手部区域；第二步，对各轮廓点进行向量点积和叉乘计算来剔除非指尖的轮廓点；再根据指尖的几何特性来检测指尖点的位置并得到指尖轮廓点；第三步，利用双向金字塔光流算法对指尖轮廓点计算，得到双向匹配的指尖轮廓点来对指尖运动区域进行估计；采用感知哈希算法生成64位感知哈希序列，与指尖哈希序列模板匹配，最大匹配区域为指尖区域；判断是否进行下一轮的指尖跟踪，实现指尖持续跟踪。本发明方法可有效实现在复杂环境下指尖的持续性跟踪，同时避免了因指尖跟踪轨迹不连续导致指尖跟踪效果差的问题。
基于双向感知指尖跟踪方法

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