[发明专利]一种单目标跟踪方法及其实现装置

摘要

一种单目标跟踪方法及其实现装置，包括：在N帧灰度图像组成的视频V={F0,F1, FN}中，在F0帧中选定目标O0，对图像O0进行灰度化处理和宽高归一化处理，得到该图像的初始化参数；分类器初始化及其更新，包括训练集的构造、特征提取和模型更新三部分；跟踪目标，利用模型ft+1在Ft+1帧图像进行目标跟踪。本发明基于二值特征的压缩感知降维方法来表达目标的表观，能够有效表达目标的形变，提高抗遮挡以及光照的能力，从而能够鲁棒跟踪目标，同时具有内存消耗低和计算量小的优势，达到实时跟踪速度。

主权项

1.一种单目标跟踪方法，包括：第一步，初始化参数，即，在F₀帧中获取目标O₀初始位置的矩形框B₀=[x₀,y₀,w₀,h₀]，分别表示边框的左上角横坐标，左上角纵坐标，边框宽，边框高；在宽高相同的图像块I上，生成L个随机点对集其中分别表示第l个点对之第一个点的横坐标，第一个点的纵坐标，第二点的横坐标，第二个点的纵坐标，随机点对的生成方式限制在水平或垂直两种；生成稀疏随机矩阵A，用于特征降维；第二步，分类器初始化及其更新，进行第t=0,1,…,N-1次迭代更新，将处理第t帧图像F_t，包括训练集构造、特征提取和模型更新三个处理过程；第三步，目标跟踪，利用模型f_t+1在F_t+1帧图像进行目标跟踪，跟踪步骤包括：预测样本构造，特征提取，样本分类，选择置信度最高的多数个样本，生成一个最终的目标边界框，输出跟踪框，t=t+1，若t＞N,则结束跟踪；否则，返回第二步。