本申请提供了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：利用自适应增强分类器对图像序列的初始帧进行目标检测，以确定目标初始位置区域；计算目标初始位置区域的颜色特征，以建立目标模板；利用递归滤波器预测目标位置，并生成目标位置的预测值；利用目标跟踪算法进行迭代搜索，以匹配与目标模板的颜色特征分布最相似的目标区域；根据目标分布的对称性，对搜索到的目标区域的中心位置进行校正，根据校正后的中心位置，对目标搜索窗口进行更新，得到最新目标位置；根据最新目标位置，对目标模板以及递归滤波器的状态进行更新，并输出当前时刻对应的目标跟踪窗口。本申请能够避免跟踪失败，提升跟踪精度和跟踪效果。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、人眼跟踪技术是计算机视觉领域的一项重要研究，广泛应用于人机交互、驾驶员监测、医疗诊断等领域。当前常用的人眼跟踪方法包括粒子滤波器、meanshift算法、camshift算法及其改进算法等。这些方法各有优缺点：粒子滤波器虽然精度高，但计算量大，时间复杂度高，难以实现实时跟踪；kalman滤波器与meanshift结合的方法，在人脸尺度变化时难以有效地跟踪人眼；而基于camshift算法的虹膜跟踪方法虽对闭眼和眼睑遮挡有较好效果，但在头部大幅度移动或旋转时，跟踪效果下降。因此，现有技术在处理人眼遮挡、人脸尺度变化和旋转头部等情况时，面临跟踪失败和精度低的问题，迫切需要一种更加精确、鲁棒的人眼跟踪方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的在处理人眼遮挡、人脸尺度变化和旋转头部等情况时，容易出现跟踪失败和跟踪精度低的问题。
>2、本申请实施例的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自适应增强分类器对图像序列的初始帧进行目标检测，以确定目标初始位置区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标初始位置区域转换为HSV颜色空间，并计算所述目标初始位置区域的颜色特征，以建立目标模板，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标初始位置区域及所述目标模板，利用递归滤波器预测目标位置，并生成所述目标位置的预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标跟踪算法进行迭...
【技术特征摘要】
1.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自适应增强分类器对图像序列的初始帧进行目标检测，以确定目标初始位置区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标初始位置区域转换为hsv颜色空间，并计算所述目标初始位置区域的颜色特征，以建立目标模板，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标初始位置区域及所述目标模板，利用递归滤波器预测目标位置，并生成所述目标位置的预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标跟踪算法进行迭代搜索，以匹配与所述目标模板的颜色特征分布最...
【专利技术属性】
技术研发人员：师平，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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