[发明专利]一种基于显著度的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于显著度的目标跟踪方法，本发明首先把目标分块，并根据小块构建目标外貌模型。然后采用粒子滤波得到候选对象集合，并对每个候选对象构建与目标相同的外貌模型。接下来采用基于局部的显著度计算方法，得到目标的显著度图，并根据显著度图计算每个小块的权重。最后根据候选对象与目标的外貌模型以及各个小块的权重，我们得到各个候选对象与目标的相似度，并把相似度最高的候选对象作为跟踪结果。本发明通过引入显著度信息，使得目标外貌模型突出反映显著区域的特征，从而提高了目标跟踪算法的鲁棒性。

主权项

1.一种基于显著度的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建目标外貌模型，其具体实现过程是针对目标采用固定窗口大小的滑动窗口，得到目标区域内的M个小块，构建目标外貌模型，并表示为{α₁,α₂,…,α_M}；步骤2：得到候选对象：根据粒子滤波，通过在目标区域附近随机采样的方法得到N个候选对象，并一一对所述的N个候选对象构建与目标相同的外貌模型，其中第i个候选对象外貌模型表示为步骤3：计算所述的目标的显著度图；步骤4：根据显著度图，一一计算步骤1中所述的目标外貌模型中M个小块的权重；步骤5：计算每个候选对象与目标的相似度；步骤6：选择相似度最高的候选对象为跟踪结果。