专利汇可以提供基于KCF的目标跟踪优化算法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及了一种基于KCF的目标 跟踪 优化 算法 ,属于 人工智能 技术领域。针对目标跟踪领域,本发明以原始相关滤波目标跟踪算法为 基础 ,改进为SKCF算法,将相关滤波算法与互补融合相结合;首先加入互补融合机制对相关滤波的跟踪算法进行初步改进,从跟踪模型的 角 度出发,提出了一种融合深度特征的核相关滤波跟踪算法;利用自适应模型因子,提升核相关滤波的性能参数;并利用多通道融合技术,对特征值进行组合,实现了对跟踪物体更加精确的跟踪。通过仿真实验结果验证了该算法能够有效的提升跟踪精确性与鲁棒性,即使目标物出现了遮挡和光照变化,其跟踪效果依然具有较好的 稳定性 。,下面是基于KCF的目标跟踪优化算法专利的具体信息内容。
1.一种基于KCF的目标跟踪优化算法,其特征在于,按照如下步骤进行:
步骤1:对原有的KCF算法中加入深度特征与关键点信息特征,使得待跟踪区域的特征细节提取更多,从而有效排除非跟踪区域的干扰,通过关键点信息特征可有效对目标外观特征进行筛选,从而解决训练分类器中数据样本较少的根本难题;
步骤2:再对KCF算法的模型更新加入自适应因子做出优化,根据前期外观模型与滤波模型进行更新频率加入自适应因子,从而是更新频率达到合适的要求,即实现了目标跟踪,也不占用计算机太多的运算能力。
2.根据权利要求1所述的基于KCF的目标跟踪优化算法,其特征在于,步骤1中对要跟踪的视频流的首帧进行目标跟踪物区域的划分,并在这个选中区域内对待跟踪物体提取目标轮廓特征z1,先通过快速傅里叶变换将选定框内图像域转换到频域,其数学描述如公式(1)Z1=F(z1) (1)
对于待跟踪对象的框图内取其点为P点,并在目标框图Rm*n内分离抓取一个d维带有目标信息的特征向量为z=(z1,z2,z3……zd)∈Rd,可以认定相关通道;对特征值的获得主要的作用是构建一个相关选择器h=(h1,h2,h3……hd)∈Rd使得经过运算后目标位置信息在跟踪物体的实际位置处有较高的响应值,即选定区域的中间点位响应值最高,对于出去选择框外的位置相应值越低越好;对于这种要求高斯函数能够完成这种设计要求,假设在原有的目标框图内进行采样Rm*n的方差为σ其平面的高斯函数为:
算法目标为滤波后的图像特征与高斯函数值相差最小也就是(3)式中的ε值最小,hlΘzl表示循环相关;这是一个线性最小二乘问题,但式(3)将其空间域转换到频域,可以完美解决问题,最后便得到循环特征矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于KCF的目标跟踪优化算法,其特征在于,步骤2中跟踪算法对跟踪目标的模型训练:搭建线性回归分析模型,则模型训练的误差函数使用以下公式(7),获取岭回归函数的最小值,对其求导结果为零,轻松求解出i的数值;使用公式(8),带入数值求得数据;计算时,可将所有样本转换为对角矩阵进行处理;为了进一步简化训练过程,只需计算对角矩阵对角线上非零元素的值;如此就可以得到岭回归模型:
lnqe-qt=lnqe-K1t (9)
根据提出的自适应更新因子加入到相关滤波算法中去,一般以其对跟踪目标的学习研判频率η从而进行选择器的迭代:
算法根据前期的迭代变化,自主的选择η的取值。
技术领域:
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