目标位置追踪方法及装置制造方法及图纸

一种目标位置追踪方法及装置，所述目标位置追踪方法包括：根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置；采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取样本；对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。上述的方案，可以提高预测的目标位置的准确性和目标位置预测的速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及手势追踪
，特别是涉及一种目标位置追踪方法及装置。
技术介绍
人机互动(Human–ComputerInteraction，orHuman–MachineInteraction，HCI或HMI)，是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。人机互动系统可以实现与用户之间的互动交流，并执行相应的操作，是未来多媒体应用发展的方向。手势作为人类最自然的表达方式之一，在日常生活中得到了广泛的应用。手势生动、形、直观，而且蕴涵着丰富的信息，人与人沟通的重要媒介。目前基于手势的交互已经成为人机交互的重要内容。其中，狭义的手势追踪是对人类的手势进行的实时追踪，广义的手势追踪还包括人脸的识别、眼球的追踪等。现有技术中存在着不同的手势追踪方法，但是，现有技术中的手势追踪方法存在着预测的目标位置不准确，且速度较慢的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例解决的问题是如何提高预测的目标位置的准确性和目标位置预测的速度。为解决上述问题，本专利技术实施例提供了一种目标位置追踪方法，所述目标位置追踪方法包括：根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置；采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取样本；对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。可选地，所述对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，包括：采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。可选地，所述采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，包括：构建回归问题；采用从当前帧中提取的样本求解所述回归问题得到当前帧的参数模型；采用求解得到的回归目标构建回归目标矩阵；将求解得到的当前帧的参数模型进行频域转换，作为当前帧的参数模型的频域解；利用离散傅立叶变换将当前帧的循环移位矩阵对角化，以对当前帧的参数模型的频域解进行简化；将所述经过简化的当前帧的参数模型的频域解进行逆离散傅立叶变换得到当前帧的参数模型。可选地，所述采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，还包括：采用核函数将得到的所述当前帧的参数模型进行非线性回归。可选地，所述采用前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置，包括：计算前一帧的参数模型对应的最大响应值；将所述最大响应值对应的样本作为当前帧的目标位置的中心位置；根据当前帧的目标位置的中心位置得到当前帧的目标位置。可选地，所述方法还包括：当计算得到的最大响应值小于预设的追踪阈值时，停止对目标位置进行追踪。本专利技术实施例还提供了一种目标位置追踪装置，所述装置包括：预测单元，适于根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置；样本提取单元，适于采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取样本；训练单元，适于对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。可选地，所述训练单元适于采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。可选地，所述训练单元适于构建回归问题；采用从当前帧中提取的样本求解所述回归问题得到当前帧的参数模型；将求解得到的当前帧的参数模型进行频域转换，作为当前帧的参数模型的频域解；利用离散傅立叶变换将当前帧的循环移位矩阵对角化，以对当前帧的参数模型的频域解进行简化；将所述经过简化的当前帧的参数模型的频域解进行逆离散傅立叶变换得到当前帧的参数模型。可选地，所述训练单元还适于采用核函数将得到的所述当前帧的参数模型进行非线性回归。可选地，所述预测单元适于根据计算前一帧的参数模型和从当前帧中提取的样本的信息，采用岭回归法求解当前帧目标位置的中心位置的所有候选位置的频域解；将所述所有候选位置的频域解进行逆离散傅立叶变换，并计算所述所有候选位置对应的响应值；从所述所有候选位置对应的响应值中选取最大响应值；将所述最大响应值对应的候选位置作为当前帧的目标位置的中心位置；根据当前帧的目标位置的中心位置得到当前帧的目标位置。可选地，所述装置还包括：追踪解除单元，适于当所述最大响应值小于预设的追踪阈值时，停止对目标位置进行追踪。与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下的优点：通过循环移位矩阵从当前帧的目标位置中样本，由于所提取的样本与当前帧的目标位置之间的偏差较小，使得训练得到的当前帧的参数模型更加准确，进而使得采用当前帧的参数模型预测的下一帧的目标位置更加准确，因此，可以提高目标位置追踪的准确性。另外，可以提升训练得到的当前帧的参数模型的准确性，提高目标位置追踪的速度。进一步地，采用岭回归法对所提取的样本进行训练得到当前帧的参数模型，可以提升所训练得到的参数模型的速度，因此，可以提升目标位置追踪的速度，提升用户的使用体验。进一步地，由于采用核函数对得到的参数模型进行非线性回归，可以使得训练得到参数模型更加准确，进而使得采用前一帧的参数模型预测得到的当前帧的目标位置更加准确。附图说明图1是本专利技术实施例中的一种目标位置追踪方法的流程图；图2是本专利技术实施例中的采用岭回归法对从当前帧的目标位置中提取的样本进行训练得到当前帧的参数模型的流程图；图3是本专利技术实施例中的另一种目标位置追踪方法的流程图；图4是本专利技术实施例中的目标位置追踪装置的结构示意图。具体实施方式现有技术中的一种目标位置追踪方法为在训练每一帧对应的参数模型时，需要在以当前帧目标中心位置为圆心，预设半径的圆形区域内采集正样本，离目标中心位置较远的区域内采集负样本，如果全部采集样本则数量难以忍受，所以采用随机的方式采集样本，但是随机采样时样本之间在很大程度上存在重叠的可能性，这样导致样本之间存在信息冗余，进而使得在训练每一帧对应的参数模型时存在大量重复计算，并且训练得到的参数模型准确性较差。为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术实施例采用的技术方案循环移位矩阵从当前帧的目标位置中提取样本，可以提高目标位置追踪的准确性和目标位置追踪的速度。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。图1示出了本专利技术实施例中的一种目标位置追踪方法的流程图。如图1所示的目标位置追踪方法，可以包括：步骤S101：根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置。步骤S102：采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取正样本和负样本。步骤S103：对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。下面将结合图2和图3，对本专利技术实施例中的目标位置追踪方法进行详细的介绍。首先需要指出的是，本专利技术实施例中的目标位置追踪方法，各个帧的目标位置均是在训练得到前一帧的参数模型基础上预测得出的，因此，为了便于理解，首先对本专利技术实施例中的采用岭回归法对从当前帧的目标位置中提取的正样本和负样本进行训练得到当前帧的参数模型的过程做详细的介绍。图2示出了本专利技术实施例中的采用岭回归法对从当前帧的目标位置中提取的正样本和负样本进行训练得到当前帧的参数模型的流程图。如图2所示的采用岭回归法对从当前帧的目标位置中提取的正样本和负样本进行训练得到当前帧的参数模型，可以包括：步骤S201：构建回归问题。在具体实施中，构建的回归问题可以采用下式进行表示：f(z)＝ωTz(1)其中，f(z)表示所述问题的回归目标，ω表示当前帧的参数模型，z表示选取的样本。其中，在初始化当前帧的参数模型的先验概率f(z)时，采用8*8的高斯分布矩阵，这样可以提高训练得到的当前帧的参数模型的精确度，并可以训练的速度。步骤S202：采用从当前帧本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标位置追踪方法，其特征在于，包括：根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置；采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取样本；对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。

【技术特征摘要】
1.一种目标位置追踪方法，其特征在于，包括：根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置；采用循环移位矩阵从所述当前帧的目标位置中提取样本；对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。2.根据权利要求1所述的目标位置追踪方法，其特征在于，所述对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，包括：采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型。3.根据权利要求2所述的目标位置追踪方法，其特征在于，所述采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，包括：构建回归问题；采用从当前帧中提取的样本求解所述回归问题得到当前帧的参数模型；将求解得到的当前帧的参数模型进行频域转换，作为当前帧的参数模型的频域解；利用离散傅立叶变换将当前帧的循环移位矩阵对角化，以对当前帧的参数模型的频域解进行简化；将所述经过简化的当前帧的参数模型的频域解进行逆离散傅立叶变换得到当前帧的参数模型。4.根据权利要求3所述的目标位置追踪方法，其特征在于，所述采用岭回归法对所述样本进行训练得到当前帧的参数模型，还包括：采用核函数将得到的所述当前帧的参数模型进行非线性回归。5.根据权利要求4所述的目标位置追踪方法，其特征在于，所述根据前一帧的参数模型预测当前帧的目标位置，包括：根据计算前一帧的参数模型和从当前帧中提取的样本的信息，采用岭回归法求解当前帧目标位置的中心位置的所有候选位置的频域解；将所述所有候选位置的频域解进行逆离散傅立叶变换，并计算所述所有候选位置对应的响应值；从所述所有候选位置对应的响应值中选取最大响应值；将所述最大响应值对应的候选位置作为当前帧的目标位置的中心位置；根据当前帧的目标位置的中心位置得到当前帧的目标位置。6.根据权利要求5所述的目标位置追踪方法，其特征在于，还包括：当所述最大响应值小...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘博阳，陈敏杰，刘阳，郭春磊，林福辉，
申请(专利权)人：展讯通信天津有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12