[发明专利]对象跟踪方法及装置

摘要

本发明公开了一种对象跟踪方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取对前一图像帧中的对象的第一跟踪结果；利用预设算法，根据所述第一跟踪结果计算所述对象在当前图像帧中的第二跟踪结果，所述预设算法是根据压缩跟踪CT算法、时空上下文STC算法和跟踪‑学习‑检测TLD算法融合后得到的，使得终端可以通过预设算法来对图像中的对象进行更精确的跟踪，解决了CT算法无法识别出大小发生变化的对象、STC算法易受图像背景影响错误地跟踪到背景区域及TLD算法容易跟踪到与对象相似的物体上的问题，达到了提高跟踪对象的准确性的效果。

主权项

1.一种对象跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取对前一图像帧中的对象的第一跟踪结果；/n获取所述对象在当前图像帧中的局部跟踪结果，所述局部跟踪结果是利用CT算法和STC算法得到的跟踪结果；/n用TLD算法，计算所述对象在所述当前图像帧中的全局跟踪结果；/n根据所述局部跟踪结果和所述全局跟踪结果确定第二跟踪结果；/n确定所述第二跟踪结果的可信性；/n在所述可信性是可信时，利用与所述第二跟踪结果的偏移量小于等于第五阈值的至少一个样本更新第二正负模板集中的正样本；利用与所述第二跟踪结果的偏移量大于第六阈值且小于等于第七阈值的至少一个样本更新所述第二正负模板集中的负样本；/n利用与所述第二跟踪结果的偏移量小于等于第八阈值的样本更新级联分类器中的正样本，并比较与所述第二跟踪结果的重叠率大于第九阈值的样本与第一正负模板集中的正样本的相似度，当所述相似度小于第十阈值时，利用与所述第二跟踪结果的重叠率大于第九阈值的样本更新所述第一正负模板集中的正样本；若存在全局跟踪结果，则利用所述全局跟踪结果中与所述第二跟踪结果的重叠率小于第十一阈值的样本更新级联分类器中的负样本，并比较所述全局跟踪结果中与所述第二跟踪结果的重叠率小于第十一阈值的样本与所述第一正负模板集中的负样本的相似度，当所述相似度大于第十二阈值时，利用所述全局跟踪结果中与所述第二跟踪结果的重叠率小于第十一阈值的样本更新所述第一正负模板集中的负样本。/n