一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法技术

本发明专利技术提供一种基于扩展Wang‑landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，包括：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；重复上述步骤直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置。本发明专利技术能增大目标状态区域中样本的接受概率，提高样本质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法
本专利技术涉及视觉图像处理
，尤其涉及一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法。
技术介绍
受到目标运动、镜头转换和跟踪环境等一些摄像因素的影响，目标的跟踪过程中往往会被出现的突变运动现象所影响。传统算法往往基于目标平滑运动的假设对目标进行跟踪，这使得其难以适应突变运动场景，导致跟踪失败。目标的突变运动跟踪是一个跟踪方法能否实现持续跟踪的重要因素之一，必须在传统目标跟踪框架下设计能够适应运动突变问题的新方法，保证目标跟踪算法的鲁棒性。利用随机采样方式覆盖目标状态空间是近十年突变运动目标跟踪方法研究的重要内容，其目标是在贝叶斯框架下通过有效采样方式保持对目标后验概率的无限逼近。在这些随机采样方法中，粒子滤波与马尔可夫链蒙塔卡罗是代表性跟踪方法。粒子滤波能够处理目标分布的非高斯性和多模态然，获得好的跟踪效果。然而，在突变运动跟踪场景下，基于粒子滤波的跟踪器往往通过扩大粒子数目以完全覆盖状态空间的方式提高跟踪的性能，导致其计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：/n步骤1：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；/n步骤2；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang-landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang-landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；/n步骤3：通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；/n步骤4：对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；/n步骤5：重复...

【技术特征摘要】
1.一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；
步骤2；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang-landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang-landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；
步骤3：通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；
步骤4：对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；
步骤5：重复上述步骤2至步骤4直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置。


2.根据权利要求1所述的基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化，包括：
获取目标图像的第一帧图像的数据信息，并确定目标在第一帧图像内的状态参数[x,y,w,h]，其中，(x,y)为目标中心像素点的坐标值，w为目标宽度，h为目标高度。


3.根据权利要求2所述的基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang-landau蒙特卡罗方法参数，包括：
将当前帧图像分为d个子区域并为各子区域建立直方图初始化每个子区域的态密度为1，区域似然度为1/d，直方图为0，设置重要区域数量为T。


4.根据权利要求3所述的基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，所述在状态空间内根据扩展Wang-landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样，包括：
使用打方差高斯分布覆盖对第t帧中目标在状态空间可能存在的位置进行预测，生成候选样本位置：






其中，和分别是被提出的x和y轴的位置，σx和σy则分别代表x方向和y方向高斯扰动的方差。


5.根据权利要求4所述的基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域，包括：
对候选样本使用多范围似然接受函数进行评估：



其中，Yt代表状态Xt的观测值，为前一个样本Xt所在子区域，是候选样本Xt'所在子区域，p(Yt；Xt')为候选样本的似然度，p(Yt；Xt)为前一个样本的似然度，为子区域的态密度值，为子区域的的态密度值，为子区域的区域似然度，为子区域的的区域似然度，Q(Xt；Xt')和Q(Xt'；Xt)为提议密度；
若接受概率a大于1则直接接受样本，若接受概率a处于0至1，则接受，若接受概率a小于1，则接受概率a与一个0至1范围的随机数进行比较，若大于随机数则接受，若小于则拒绝。


6.根据权利要求5所述的基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，所述对候选样本使用多范围似然接受函数进行评估，还包括：
在评价样本与目标的相似度时，采用区域加样本点两个尺度对候选样本进行评价，其中多范围似然项被定义为：



xt'为候选样本，xt为前一样本，p(Yt；Xt')为样本点的似然值，由观测值...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光露，张焕龙，王凤仙，聂国豪，王广胜，李春松，王小克，陈键，陈建中，吕彦旭，
申请(专利权)人：河南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：河南;41