[发明专利]基于多特征自适应融合和核相关滤波技术的目标跟踪方法

摘要

本发明提供了一种基于多特征自适应融合和核相关滤波技术的目标跟踪方法。方法步骤为根据前一帧跟踪的目标位置和尺度，获得目标运动的候选区域；提取候选区域的梯度方向直方图和颜色特征，融合两种特征，并进行快速傅立叶变换，得到特征图谱后计算核互相关；确定目标在当前帧的位置和尺度，获得目标区域；提取目标区域的梯度方向直方图和颜色特征，融合两种特征，并进行快速傅立叶变换，得到特征图谱后计算核自相关；设计自适应的目标相应，训练位置滤波器和尺度滤波器模型；使用线性插值方法更新特征图谱和相关滤波器。本发明增强了模型的判别能力，提高了目标在复杂场景和外观变化中的目标跟踪的鲁棒性，降低了计算复杂度、提高了跟踪的实时性。

主权项

一种基于多特征自适应融合和核相关滤波技术的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1，输入第t帧图像，如果t＝1则进入步骤6，否则进入下一步；步骤2，根据第t‑1帧跟踪的目标位置pt‑1和尺度st‑1，获得目标运动的候选区域zt；步骤3，提取候选区域zt的梯度方向直方图和颜色特征，将两种特征进行融合，然后进行快速傅立叶变换，得到特征图谱其中^表示离散傅立叶变换；步骤4，根据目标前一帧的特征图谱计算核互相关步骤5，分别检测位置滤波器和尺度滤波器的输出相应图谱中最大值对应的位置，确定目标在当前帧的位置pt和尺度st；步骤6，根据第t帧的目标位置pt和尺度st，获得目标区域x；步骤7，提取目标区域xt的梯度方向直方图和颜色特征，将两种特征进行融合，然后进行快速傅立叶变换，得到特征图谱步骤8，根据特征图谱计算核自相关步骤9，设计自适应的目标响应图谱训练位置滤波器和尺度滤波器模型；步骤10，如果t＝1则进入步骤11，否则进入步骤12；步骤11，使用线性插值方法更新特征图谱和相关滤波器并进入步骤12；步骤12，输出目标跟踪结果，令t＝t+1然后返回步骤1进行下一帧图像的跟踪。