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申请/专利权人：大连民族大学

摘要：样本可选择更新机制的目标跟踪方法、重新记忆有效样本的方法和距离估计方法，属于运动目标跟踪处理技术领域，为了解决错误的跟踪结果对跟踪算法产生影响的问题，要点是第三步，利用图像特征遗忘方法对跟踪结果进行分析，提取目标区域的图像特征与参考图像进行比对，将差距过大的跟踪结果进行遗忘；第四步，利用能量显著记忆方法对第三步的遗忘的跟踪结果进行校验，提取遗忘结果目标区域的梯度能量做显著性分析，将包含目标的跟踪结果重新记忆进样本库，而其他不包含跟踪目标的结果维持遗忘操作，返回第二步或结束跟踪，效果是适用于所有的判别模型类目标跟踪方法，可以避免训练集被遮挡物的特征信息污染，提高目标跟踪方法对目标遮挡的适应性。

主权项：1.一种样本可选择更新机制的目标跟踪方法，其特征在于，包括：第一步，获取视频起始帧并初始化跟踪器；第二步，对下一帧用滤波跟踪方法对目标进行跟踪，并返回跟踪结果；第三步，利用图像特征遗忘方法对跟踪结果进行分析，提取目标区域的图像特征与参考图像进行比对，将差距过大的跟踪结果进行遗忘；第四步，利用能量显著记忆方法对第三步的遗忘的跟踪结果进行校验，提取遗忘结果目标区域的梯度能量做显著性分析，将包含目标的跟踪结果重新记忆进样本库，而其他不包含跟踪目标的结果维持遗忘操作，返回第二步或结束跟踪；第三步的步骤是：以第k帧图像为参考图像，分别提取第k帧和第k+1帧图像目标区域的HOG和CNN特征，然后计算两个区域图像特征的曼哈顿距离值，作为第k+1帧跟踪结果的图像距离值；设视频的第k帧图像的特征为Jkx，第k+1帧图像的特征为Jk+1x，然后利用式2计算第k+1帧图像的图像距离值； distk+1δ,δ∈0,13式中，δ是重叠度判断失效样本的上限值，distk+1为第k+1帧图像的图像距离值，n为特征图中的元素个数，Jkxi和Jk+1xi分别为第1帧和第k+1帧图像特征中的第i个元素；若第k+1帧的图像特征距离大于δ，则将第k+1帧跟踪结果判定为需要遗忘的跟踪结果，若图像距离小于δ，则将该跟踪结果记忆进训练集中并跳至第五步；第四步的步骤是：从最新的目标跟踪结果第k+1帧图像中提取目标区域的HOG能量，然后提取训练集中的所有图像的HOG能量并计算其均值作为对比，计算第k+1帧图像的HOG能量变化值作为第k+1帧图像的能量显著值；设Hk+1为第k+1帧图像的HOG能量值，Hx为训练集中所有图像的HOG能量集合，则 式7为能量显著值计算公式，enerk+1为第k+1帧图像的能量显著值，m表示训练集中已有的图像数量，Hxi表示训练集中的第i个图像的HOG能量；若第k+1帧图像的能量显著值满足式8时，则将第k+1帧图像重新记忆进训练集，若不满足则维持第k+1帧图像的遗忘操作；

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百度查询： 大连民族大学 样本可选择更新机制的目标跟踪方法、重新记忆有效样本的方法和距离估计方法