【技术实现步骤摘要】
一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法
本专利技术涉及目标跟踪的
，特别是指一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法。
技术介绍
目标跟踪是计算机视觉领域中基础的研究课题之一，在图像理解、自动驾驶、视频监控等方面具有广泛的应用。目标跟踪是给定任意目标在第一帧中的位置，然后在不断变化的视频序列中自动定位。虽然视觉跟踪在最近的研究中得到了很大的进步，但由于背景杂乱、形变、遮挡等因素的影响，实现鲁棒的跟踪一直被认为是一项极具挑战性的任务。近年来，基于孪生网络的跟踪算法因其速度快、精度高而受到视觉跟踪界的广泛关注。通过将目标跟踪转换为一个相似度学习问题，孪生跟踪器的目标是从大量视频中离线学习一般的相似度函数。虽然上述的跟踪方法取得了优异的跟踪性能，特别是在良好的平衡精度和速度，暹罗学习框架仍有一些限制。首先，在面对背景杂乱时暹罗跟踪器很难保持其优越的性能。大多数暹罗跟踪器都能有效地从简单的背景中分离目标。然而，背景干扰总是会影响跟踪性能，这是提高跟踪性能的关键。因此，当背景具有杂波时，跟踪性能无法得到保证...
【技术保护点】
1.一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，其特征在于，其步骤如下：/n步骤一、根据初始帧图像中目标的位置信息，在初始帧图像中截取包含背景的图像，并将含背景的图像分为目标图像和背景图像；/n步骤二、分别将目标图像和背景图像转化至HSV颜色空间，利用标准Epanechnikov核函数提取目标图像的颜色直方图H
【技术特征摘要】
1.一种基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，其特征在于，其步骤如下：
步骤一、根据初始帧图像中目标的位置信息，在初始帧图像中截取包含背景的图像，并将含背景的图像分为目标图像和背景图像；
步骤二、分别将目标图像和背景图像转化至HSV颜色空间，利用标准Epanechnikov核函数提取目标图像的颜色直方图HO，利用标准方法提取背景图像的颜色直方图HB；
步骤三、提取目标图像的特征图，并对特征图进行求解获得记忆器；
步骤四、获取下一帧图像作为当前处理图像，根据上一帧图像的目标位置信息截取当前处理图像的搜索区域图像；
步骤五、利用目标图像的颜色直方图HO、背景图像的颜色直方图HB和贝叶斯法则对搜索区域图像进行计算得到逐像素目标概率图；
步骤六、根据帧间运动信息，利用余弦分布作为时间结构化约束生成的结构化目标概率图，并将逐像素目标概率图和结构化目标概率图进行线性组合获得结构化逐像素目标概率图；
步骤七、将搜索区域图像输入VGG-16网络，分别输出VGG-16的conv4-3和conv4-1层的搜索区域特征，并将搜索区域特征和特征图输入相似性比较网络，通过相似性计算获得搜索区域的得分图；
步骤八、将搜索区域的得分图与结构化逐像素目标概率图相加得到当前处理图像的最终响应图，将最终响应图中响应值的最大值处为当前处理图像的目标位置；
步骤九、截取当前处理图像的目标区域图像作为跟踪结果，并将跟踪结果输入记忆器得到跟踪结果的置信度，判断置信度是否大于稳定阈值，若是，执行步骤十，否则，返回步骤四，直至视频结束；
步骤十、根据跟踪结果截取目标图像及目标周围的背景图像，分别提取目标图像和背景图像的颜色直方图，更新目标图像的颜色直方图HO与背景图像的颜色直方图HB，同时更新记忆器，返回步骤四，直至视频结束。
2.根据权利要求1所述的基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，其特征在于，所述提取目标图像的特征图，并对特征图进行求解获得记忆器的方法为：
S31、将目标图像输入VGG-16网络，分别输出VGG-16网络中的conv4-3层的第一特征图和conv4-1层的第二特征图，然后利用梯度，从特征图中保留固定数量的滤波器得到目标图像的特征图；
S32、提取目标图像的标准HOG特征和Colornames特征；
S33、根据标准HOG特征和Colornames特征构建记忆器模型对应的目标函数，通过求解目标函数的最优解得到目标图像对应的记忆器。
3.根据权利要求2所述的基于结构化逐像素目标注意机制的目标跟踪方法，其特征在于，所述记忆器模型对应的目标函数为：
其...
【专利技术属性】
技术研发人员：张焕龙，陈青华，于俊洋，程利云，张杰，史坤峰，安小宇，杨光露，陈宜滨，孔汉，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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