[发明专利]面向低帧率视频的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种面向低帧率视频的目标跟踪方法，其包含主要的步骤如下：(1)将目标区域用融合主颜色及其空间分布特征的方法表示；(2)对候选区域与目标区域采用基于交叉颜色比例的匹配准则进行相似度匹配；(3)采用一种基于参数积分图的适应值函数来表征样本粒子与目标模板的匹配程度；(4)利用一种模拟生物群智能的退火粒子群优化框架来搜索低帧率视频所引起的突变运动。本发明实现了有效的目标跟踪方法，相对于其他经典低帧率跟踪算法，实验结果表明该发明更加有效和鲁棒。

主权项

一种面向低帧率视频的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在融合主颜色及其空间分布的目标表示过程中要将目标区域像素的颜色空间从RGB转换到rgI空间，再采用主导集聚类的方法获得像素的主颜色模式；(2)对于落在每个主颜色模式内所有像素的包括权重、均值和方差的空间分布信息进行计算，并与颜色模式信息进行融合及更新；(3)对给定目标模板的主颜色模式利用最近邻算法确定候选区域的主颜色模式，进而计算各主颜色模式间的交叉比例矩阵及颜色模式的匹配误差；(4)根据目标模板中主颜色的空间分布信息计算候选区域中对应颜色模式的空间匹配误差，并且与颜色匹配误差进行融合；(5)在已确定的最大图像区域计算其中每个像素的标签，并将其与空间参数构成5维向量，再计算该5维向量的积分图；(6)根据积分图查找给定样本粒子的对应区域的模型参数，并根据匹配准则计算该粒子的适应值；(7)根据退火粒子群优化的运动搜索框架对样本粒子进行退火优化迭代，同时还要利用适应值评价更新粒子群的个体最优粒子和全体最优粒子，然后对进化的粒子进行收敛性判断并输出跟踪结果。