一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法
专利汇可以提供一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种受前面 帧 目标信息约束的相关滤波目标 跟踪 算法 ；属于跟踪算法技术领域；其技术要点包括下述步骤：(1)在视频的第1帧，通过 鼠标 或目标识别方法以矩形框的方式 选定 目标，作为跟踪对象，从而获得目标在第1帧中的状态；以目标中点为中点，4倍于目标尺度为尺度提取搜索区域的多通道特征；(2)根据第1帧获得的特征，训练 滤波器 f，再根据f判断第2帧的目标状态，再根据第2帧的新目标状态对滤波器f进行更新，再判断第3帧的目标状态，如此反复，直到 视频流 的最后一帧；本发明旨在提供一种可以有效提高算法的准确性和鲁棒性的受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法；用于自动驾驶、 机器人 控制、 人机交互 等领域。，下面是一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法专利的具体信息内容。
1.一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，该方法包括下述步骤：
(1)在视频的第1帧，通过鼠标或目标识别方法以矩形框的方式选定目标，作为跟踪对象，从而获得目标在第1帧中的状态；以目标中点为中点，4倍于目标尺度为尺度提取搜索区域的多通道特征；
(2)根据第1帧获得的特征，训练滤波器f，再根据f判断第2帧的目标状态，再根据第2帧的新目标状态对滤波器f进行更新，再判断第3帧的目标状态，如此反复，直到视频流的最后一帧；
其中，训练滤波器f的目标方程如式(1)所示：
根据获得的多通道特征训练的滤波器，式(1)中，第1项为主训练项，其目的是使滤波器与搜索区域的卷积矩阵在目标中心有最大的响应值，而离目标中心越远的响应值越小；第2项为边缘抑制项，其目的是减轻背景的变化对跟踪结果的影响，同时抑制跟踪过程中的边缘效应；第3项是反向约束项，该项强制滤波器f能够有效地对前面帧的结果进行有效表达；
第4项为帧间约束项，其目的是为了减少目标消失或丢失时对滤波器的影响； 为卷积符号，·为矩阵点乘符号，K为特征的通道数， 为搜索范围的第t帧的第k个通道特征，fk为第k个通道的滤波器，y为高斯分布的标签矩阵，t为视频帧数， 为前面帧获得的搜索范围样本信息，λ1和λ2为目标方程第3项和第4项的权重因子。
2.根据权利要求1所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，为了减少卷积的计算量，使用交替方向因子法将式(1)分解为两个变量进行交替求解，将式(1)中的f用h替代，并增加约束项 所以式(1)扩展
为：
令l＝α/λ3，式(2)等价于：
对于式(3)，由于在第1帧时没有 和 所以在计算第1帧的滤波器f时λ1和λ2为0。
3.根据权利要求2所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，使用交替方向因子法将式(3)分为3个子问题进行迭代求解：
子问题1：
式中i为迭代的次数；
对于子问题1，利用快速傅里叶变换原理将式(4)转到频域进行处理，使式中的卷积符号转变成点乘，再计算其导数为0时的f值；
子问题2：
对于子问题2，将式(5)转换为：
式中，h＝[(h1)T,(h2)T...(hK)T]T，W为K个W组成的对角方阵，再计算其导数为0是的h值子问题3：
l(i+1)＝li+f(i+1)-g(i+1) (7)
子问题(3)可以直接求解。
4.根据权利要求2所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，式(3)中 要表示前面帧获得的主要信息，每n帧更新一次；设
为前面m帧获得的样本 的均值向量，为后面n帧获得的样本的均值向量；
在m+n帧后，使用式(8)更新
由于目标跟踪过程中，可能存在目标形态的变化，在式(8)中，引入了遗忘因子q，使能倾向于后面获得的样本。
5.根据权利要求2或3所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，在获得第t帧的滤波器f后，使用f确定第t+1帧的目标状态，先对第t帧搜索范围进行采样，为了使目标跟踪能够适应目标尺度的变化，本发明选取若干不同尺度进行采样，设获得的j个不同尺度搜索范为C＝[C1,C2,...,Cj]；
第i个搜索范围的响应值如式(9)所示：
式(9)中，^为快速傅里叶变换算子，ifft2为快速傅里叶逆变换，response为响应值，为了提高跟踪的准确性，采用牛顿插值法对response进行插值，在插值后，不同尺度的响应值response中，最大值即为第t+1帧跟踪的结果，其所在尺度为结果的尺度。
6.根据权利要求1所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，步骤(1)中，所述获得目标在第1帧中的状态具体为获得目标在第1帧中的中点坐标和尺度参数。
7.根据权利要求1所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，步骤(1)中，所述多通道特征为Hog特征和颜色空间特征。
8.根据权利要求2所述的一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法，其特征在于，式(3)中，采用增量主元分析法获取
假设前面n帧获得n个跟踪结果A＝{a1,a2,...an}，它的奇异值分解为A＝UDVT，假设B＝{b1,b2,...bn}为新获得的跟踪结果，如果采用传统的主元分析法则需要求取那么其计算量会随着帧数的增加而增大，故本发明采用增量主元分析法获取Xpre，从而避免计算量的增大；
如式(10)所示，
式中 B'为B的主成份且和U正交，则R和B'可以通过QR分解得到，即[U,
B']R＝[U,D,BT] (11)
设R的奇异值分解为R＝U'D'V'T，则[A,B]的奇异值分解为
可得，
可以看出，主元分析的过程中不会随帧数的增加而增大，
可得， 为前面帧跟踪结果的均值。
一种受前面帧目标信息约束的相关滤波目标跟踪算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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