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基于三次样条插值和马尔科夫链的KCF目标跟踪方法 

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申请/专利权人:北京京航计算通讯研究所

摘要:本发明就目标跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于三次样条插值和马尔科夫链的KCF目标跟踪方法。该方法的具体思路为,在目标跟踪过程中遇到遮挡问题时,停止更新KCF滤波模板,而根据遮挡前目标的运动特征,用离线训练的多个不同权重的三次样条多项式模拟遮挡后的目标运动轨迹,并且基于马尔科夫链中当前状态只与上一时刻状态有关的假设,认为跟踪过程中当前图像的权重只与上一帧图像的权重有关,从而实现对遮挡目标运动位置的预测跟踪。本发明不局限于图像中的特征,而是着眼于目标的运动轨迹,通过对物体运动轨迹的分析模拟,解决目标跟踪过程中的遮挡问题,具有跟踪准确率高,计算速度快的特点。

主权项:1.基于三次样条插值和马尔科夫链的KCF目标跟踪方法,包括:获取要从中进行目标跟踪的视频序列,转向执行步骤235;步骤235,从所述视频中获取按时间顺序的下一帧图像作为当前帧图像,转向执行步骤240;步骤240,从当前帧图像中提取方向梯度直方图FHOG特征,转向执行步骤255;步骤255,用训练得到的KCF滤波模板H处理当前帧图像的方向梯度直方图FHOG特征得到响应值图,并根据响应值图中响应值最大的点所在位置识别目标在当前帧图像中的位置,转向执行步骤260;步骤260,若识别出所述目标在当前帧图像中被遮挡,则转向步骤270;步骤270,根据训练得到的权重变化矩阵P、多项式系数矩阵Q以及相对于当前帧图像的前一帧图像的权重Wi-1,确定所述目标在当前帧图像中的预测位置xj,yj,转向执行步骤280;其中,当前帧图像是第j帧图像,以及 其中根据第j-1帧图像中所述目标在X轴的坐标xj-1与沿X轴的速度,估计当前帧图像中所述目标沿X轴的坐标xj;yj是当前帧图像中所述目标沿Y轴的坐标;其中权重变化矩阵P指示所述目标从第j-1帧图像中的多个多项式的权重转移到当前帧的多个多项式的权重的概率,其中当前帧图像是第j帧图像,wj-1,1,wj-1,2,wj-1,3,wj-1,4表示第j-1帧图像中四个三次样条函数的权重;以及其中多项式系数矩阵Q指示多个多项式的系数,其中所述多个多项式的每个代表用于预测跟踪对象的运动轨迹的三次样条插值函数;步骤280,在当前帧图像中的所述预测位置周围的指定目标框大小的N倍范围内搜索所述目标,转向执行步骤290;步骤290,若步骤280在当前帧图像中未搜索到所述目标,则转向步骤237;步骤237,从所述视频中获取当前帧图像的按时间顺序的下一帧图像作为当前帧图像,转向步骤247;步骤247,从当前帧图像中提取方向梯度直方图FHOG特征,以及转向步骤280,其中步骤280使用上次执行时的所述预测位置。

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