专利汇可以提供多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及涉及一种多特征分层融合的相关滤波鲁棒 跟踪 方法。为提高目标跟踪的鲁棒性,针对相关滤波跟踪中的多特征融合问题,本发明提出了一种多特征分层融合策略。从目标和周围背景区域分别提取HOG特征、CN特征和 颜色 直方图特征三种特征。采用自适应加权融合策略进行HOG特征和CN特征的特征响应图融合。将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第二层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合。本发明在保证跟踪准确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其它 算法 。当相关滤波跟踪算法采用了多个特征时,本发明的分层融合策略具有一定的借鉴性。,下面是多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法专利的具体信息内容。
1.多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法,其特征在于该方法的具体步骤是:
步骤(1)、在当前帧中的上一帧目标估计位置和尺度上,分别提取HOG、CN和颜色直方图三种特征的位置候选样本;基于多通道相关滤波算法,通过位置相关滤波器分别得到HOG和CN特征响应图;通过颜色直方图滤波器和积分图技术,得到颜色直方图特征响应图;
步骤(2)、多特征分层融合:通过自适应加权融合策略,进行第一层的HOG特征和CN特征的特征响应图融合;将第一层融合结果与颜色直方图特征响应图进行第二层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合;
步骤(3)、位置估计:通过步骤(2)的融合后响应图的峰值位置得到当前帧目标估计位置;
步骤(4)、尺度估计:在当前帧的目标估计位置处提取HOG特征尺度候选样本,基于多通道相关滤波算法,通过尺度相关滤波器得到尺度响应图;通过尺度响应图的峰值位置得到当前帧目标估计尺度;
步骤(5)、模板更新:在当前帧的目标估计位置和尺度上,分别提取HOG、CN和颜色直方图三种特征,通过线性插值方法更新位置相关滤波器、尺度相关滤波器和颜色直方图滤波器。
2.根据权利要求1所述的多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法,其特征在于步骤(1)基于多通道相关滤波算法,通过位置相关滤波器分别得到HOG和CN特征响应图,具体如下:
记d通道目标外观模板为f,其每个通道特征表示为fl,l∈{1,...,d};记相关滤波器为h,其由d个单通道滤波器hl组成;通过最小化训练损失函数ε求取h,如式(1)所示:
其中*代表循环相关操作,用f正样本和其所有由循环移位产生的负样本当做训练集,用g表示训练输出; 是带有权重系数λ的正则项;求解式(1)时,通过将时域的卷积转化为频域的点乘,能极大地降低计算量;式(1)是一个线性最小二乘问题,其闭环解为:
其中H、G、F分别表示h、g、f、的离散傅里叶变换形式, 和 分别表示G和F的复数共轭形式;
在目标跟踪过程中,目标的外观会发生变化,为了能持续跟踪目标,滤波器需要在线更新;第t帧相关滤波器h更新公式为:
其中 和Bt分别是滤波器 的分子和分母,η是学习系数;
在上一帧估计目标位置处提取候选样本Zt进行观测,在频率内计算相关滤波器输出yt,计算公式如下:
其中F-1表示离散傅里叶反变换;通过yt的峰值位置得到当前帧目标估计位置;
首先提取HOG和CN特征位置候选样本,通过式(4)分别得到HOG特征响应图yt,HOG和CN特征响应图yt,CN。
3.根据权利要求1所述的多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法,其特征在于步骤(2)提出的多特征分层融合策略具体如下:
首先采用自适应加权融合策略进行HOG特征和CN特征的特征响应图融合,通过计算特征响应图的SCRM和PSR两个指标得到融合权重;将该层融合结果与基于颜色直方图特征获得的特征响应图进行第二层融合时,采用固定系数融合策略进行特征响应图的融合;
3.1自适应加权特征融合
为计算各特征在跟踪过程中的判别能力,采用SCRM和PSR两个指标来计算模板特征融合权重;
SCRM的定义为:
其中yt和yt-1代表相邻两帧的相关滤波输出, 代表移位操作,Δ代表相邻帧相关滤波输出峰值位置之间的相对位移;通常情况下,相邻帧中目标和背景的相对位置不会发生较大改变,相邻帧相关滤波输出的空间分布应该是相似的,因此SCRM的值很小;
PSR的计算方法如下:
其中max(yt)是相关滤波输出yt的峰值,uΦ(yt)和σΦ(yt)分别是以yt峰值为中心的10%响应区域的均值和标准差,Φ=0.10;
SCRM越小,PSR值越大,表明对应特征的跟踪结果可信度越高,在模板特征融合时应该赋予更大的权重;基于以上考虑,自适应特征融合权重计算公式为:
其中wCN是CN特征的融合权重;在每一帧中都对wCN进行在线更新,更新公式如下:
wCN=(1-τ)×wCN+τ×wCN 式(8)
其中τ是学习系数;
通过自适应加权融合策略融合HOG和CN特征响应图;自适应加权融合公式如下:
ytmpl=wCN×yCN+(1-wCN)×yHOG 式(9)
其中ytmpl为HOG和CN特征的自适应加权融合输出,yHOG和yCN分别为HOG和CN特征的相关滤波输出;
3.2固定系数特征融合
将第一层融合结果和颜色直方图特征响应图进行固定系数融合,融合公式如下所示:
ytrans=α×yhist+(1-α)×ytmpl 式(10)
其中α为固定融合系数,ytrans为第二层融合的融合响应图。
标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
---|---|---|
一种亮脉冲和暗脉冲可切换输出的双波长光纤激光器及方法 | 2020-05-08 | 504 |
微波光子雷达探测与测频一体化实现方法及装置 | 2020-05-08 | 497 |
一种锁相环路频率合成器自动校准电路及方法 | 2020-05-08 | 457 |
视频转码方法、装置、计算机设备和存储介质 | 2020-05-08 | 673 |
并联式混动汽车混合模式扭矩信号分解及扭矩分配方法 | 2020-05-08 | 25 |
多特征分层融合的相关滤波鲁棒跟踪方法 | 2020-05-08 | 323 |
反射可见的光学安全部件、该部件的制造及配备该部件的安全文件 | 2020-05-11 | 299 |
一种红外探测器的驱动电路及红外探测器系统 | 2020-05-08 | 577 |
自动驾驶高精定位与路径规划方法 | 2020-05-08 | 814 |
自适应带限数字预失真在宽带卫星通信系统中应用的方法 | 2020-05-08 | 425 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台,是提供专利分析,专利查询,专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据,免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析,涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度,系统通过AI智能系统对图表进行解读,只需1分钟,一键生成行业专利分析报告。