[发明专利]一种基于软分配BoF的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于软分配BoF的目标跟踪方法。本发明通过将各个patch的每一种局部特征分配到对应codebook中的多个codeword，并计算其权重得到跟踪目标和候选目标的BoF表示。然后通过BoF表示的相似度比较，选择与跟踪目标最相似的候选目标。区别于现有目标跟踪方法，本发明采用了软分配策略，提高了BoF表示的健壮性和区分度，提升了跟踪方法的精确度，减少了跟踪失败的场景，从而获得更佳的跟踪结果；其次本发明在构建codebook时，不仅在跟踪目标范围区进行patch采样，还在跟踪目标背景区进行patch采样，使codebook兼具描述性和区分性；最后本发明采用了自适应大小的圆形patch，通过在候选目标之间共享patch的权重向量，有效地节约了计算资源。

主权项

一种基于软分配BoF的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以参照帧中的跟踪目标为输入为每一种局部特征构建codebook；S2：根据codebook和对参照帧中的跟踪目标进行patch局部特征的采样构建BoF表示，得到参照帧中跟踪目标的BoF表示；S3：根据codebook和对待跟踪帧中的各候选目标进行patch局部特征的采样构建BoF表示，得到待跟踪帧中各候选目标的BoF表示；S4：通过对比待跟踪帧中各候选目标的BoF表示和参照帧中跟踪目标的BoF表示之间的相似度，选取最相似的候选目标作为跟踪结果；其中，所述步骤S1包括以下步骤：S11：在参照帧内对跟踪目标进行patch采样，并提取各patch的各种局部特征；S12：采用聚类算法对各patch的每一种局部特征进行聚类；使用codeword表示所得的聚类中心；每一种局部特征得到的多个codeword组成该局部特征的codebook；所述步骤S2和S3中所述构建BoF表示包括以下步骤：B1：对输入目标进行patch采样，并提取输入目标的各patch的各种局部特征；B2：将输入目标的各patch的每一种局部特征分配到多个codeword；B3：计算输入目标的各patch的每一种局部特征与各codeword的权重得到权重向量B4：累加输入目标中包含的各patch权重向量得到输入目标在每一个局部特征上的加权和直方图并生成直方图向量作为输入目标的BoF表示；其中，所述输入目标为参照帧中的跟踪目标或待跟踪帧中的候选目标；所述为输入目标的第i个patch的第k个局部特征；所述ck,j为第k个局部特征对应codebook中的第i个codeword；所述权重为局部特征与cordwordck,j的相似系数；所述权重向量为局部特征的NC维权重向量，其中NC为codebook中codeword的数量；所述加权和直方图为输入目标Tt在第k个局部特征上的加权和直方图，Tt表示输入目标；其中NP是输入目标中包含patch的数量；所述直方图向量为输入目标的Nf维加权和直方图向量，其中Nf为局部特征的数量；所述步骤S11包括：S111：获取参照帧内跟踪目标的形状数据；S112：在参照帧内跟踪目标范围区和跟踪目标背景区进行patch采样，并提取各patch的各种局部特征；跟踪目标范围区和跟踪目标背景区采样的patch数量均为NP；所述的形状数据包括：中心坐标、宽、高、旋转角度；所述的跟踪目标背景区为根据跟踪目标的形状数据确定的圆形范围但不包括跟踪目标范围区内的区域；跟踪目标位于该圆形范围内且位于该圆形范围的中心；所述的圆形范围的半径Rt为：Rt=max{δx+λww^t-12,δy+λhh^t-12}]]>上述公式中，为参照帧内跟踪目标的宽，为参照帧内跟踪目标的高，λw为宽度上的缩放系数，λh为高度上的缩放系数，δx为中心横向偏移参数，δy为中心纵向偏移参数；所述的patch形状为圆形；圆形patch的半径rt为：rt=w~th~tπNP;]]>上述公式中，为跟踪结果宽度的估算值，为跟踪结果高度的估算值，π为圆周率，NP为采样的patch数量。