【技术实现步骤摘要】
一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法
本专利技术涉及计算机视觉技术，尤其是涉及一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法。
技术介绍
人类对外界视频具有很高的视觉感知能力，大脑能够对特定视频中的特定目标进行快速精确地跟踪。计算机要模仿人类的视觉感知能力，就要能够在速度和精度上达到人类的水平。目标跟踪隶属于计算机视觉，是视觉感知的基础性内容，它的速度及精度决定了视觉感知的实时性及准确性。现代的目标跟踪技术广泛应用于视频监控、人机交互、虚拟现实、机器人导航、视频压缩、公共安全等领域，如果计算机具有类似于人类对特定视频中的特定目标的跟踪能力，那么就能够在广泛的应用领域取代人类，节省了大量的时间成本、经济成本和人力成本。因此，深入研究计算机视觉中的目标跟踪技术，使其精度不断提高、速度不断提升，具有重要的理论和实践意义。目标跟踪解决的一个基本问题是：首先在一个视频的初始帧中初始化所要跟踪的目标，然后在接下来的每一视频帧中，确定所跟踪目标的状态：即目标的位置和尺度。目标跟踪是一个富有挑战性的研究课题，在跟踪过程中，会遇到光照变化、尺度变化、平面内外旋转、形变、遮...
【技术保护点】
1.一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：1)对于第i帧视频，通过基于CNN的相关滤波器进行目标的初始状态估计，得到相关滤波响应图；2)对步骤1)中定义的相关滤波响应图，计算检测的稳定性，确定当前帧所处的模式；3)在步骤2)确定的模式所对应的搜索范围内提取目标建议窗口，将目标建议窗口作为候选的目标建议窗口；由于EdgeBoxes在目标建议窗口生成的方法中召回率高、速度快，因此基于EdgeBoxes生成目标建议窗口；4)对步骤3)中得到的目标建议窗口，基于与实例集之间的表观相似度和空间加权进行排序，选出实例感知的目标建议窗口，设有在实例集E中...
【技术特征摘要】
1.一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：1)对于第i帧视频，通过基于CNN的相关滤波器进行目标的初始状态估计，得到相关滤波响应图；2)对步骤1)中定义的相关滤波响应图，计算检测的稳定性，确定当前帧所处的模式；3)在步骤2)确定的模式所对应的搜索范围内提取目标建议窗口，将目标建议窗口作为候选的目标建议窗口；由于EdgeBoxes在目标建议窗口生成的方法中召回率高、速度快，因此基于EdgeBoxes生成目标建议窗口；4)对步骤3)中得到的目标建议窗口，基于与实例集之间的表观相似度和空间加权进行排序，选出实例感知的目标建议窗口，设有在实例集E中有M个实例，E＝{e1,e2,…,eM}，在目标建议窗口集P中有N个目标建议窗口，P＝{p1,p2,…,pN}；每一个目标建议窗口与每一个实例的表观相似度计算方法分别为：颜色相似度：第i个目标建议窗口pi与第j个实例ej之间的颜色相似度定义为它们颜色直方图向量之间的余弦距离，定义公式(2)如下所示：其中，his(·)表示目标建议窗口或者实例的颜色直方图向量；形状相似度：第i个目标建议窗口pi与第j个实例ej之间的形状相似度定义为它们HOG特征向量之间的余弦距离，定义公式(3)如下所示：其中，hog(·)表示目标建议窗口或者实例的HOG特征向量；空间加权：空间权重wi定义为第i个目标建议窗口pi与初步估计的目标状态oc之间的杰拉德距离，定义公式(4)如下所示：其中，box(·)表示目标建议窗口或者初步估计的目标状态的边界框；由于上述颜色相似度和形状相似度是两个互补的表观相似度，因此第i个目标建议窗口的投票得分vi定义公式(5)如下：基于vi对目标建议窗口排序，选取排序靠前的目标建议窗口作为实例感知目标建议窗口；5)对步骤4)中得到的每一个实例感知的目标建议窗口，由基于CNN的相关滤波器引导至最优状态后，从中选出响应值最大的经引导后的目标建议窗口作为目标的进一步状态，记为其中，表示位置，表示尺度；此时，所对应的最大响应值和峰值旁瓣比记为和6)根据步骤2)中计算得到的检测稳定性，基于步骤1)中得到的和步骤5)中得到的进行自适应目标定位和自适应模型更新。2.如权利要求1所述一种基于实例感知目标建议窗口的相关滤波跟踪方法，其特征在于在步骤1)中，对于...
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