基于在线学习的遮挡目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开一种基于在线学习的遮挡目标跟踪方法，主要解决现有技术中当目标被遮挡时，目标发生模板漂移及目标被完全遮挡时跟踪失败的问题。其方法步骤为：(1)输入一段视频的第一帧，并人工标记出待跟踪的目标；（2）建立并初始化随机森林检测器和Kalman滤波器；(3)由随机森林检测器检测目标，由Lucas-Kanade跟踪器跟踪目标；(4)根据随机森林的检测结果和Lucas-Kanade跟踪器的跟踪结果，确定目标位置；(5)判断目标是否被遮挡；(6)判断目标是否被完全遮挡；(7)在线更新；(8)运用更新后的Kalman滤波器对目标的位置进行预测；（9）显示跟踪结果；(10)重复步骤(3)—步骤(9)，直到视频图像结束。本发明专利技术具有当目标被部分遮挡或完全遮挡时跟踪准确的优点，可应用于人机交互领域。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于在线学习的遮挡目标跟踪方法，包括以下步骤：（1）输入一段视频中的第一帧，并人工标记出待跟踪的目标；（2）建立并初始化随机森林检测器和Kalman滤波器：2a)根据标记目标的大小取10种大小不同的滑动窗口（wi,hi），其中wi表示第i种滑动窗口的宽度，hi表示第i种滑动窗口的高度，i＝1～10；2b)设定随机森林检测器中的决策树数目为10个，在整幅图像中，以每个像素点为滑动窗口（wi,hi）的中心提取图像块，计算每个图像块与目标区域的面积重叠比oj＝sj/m，其中sj表示第j个图像块的面积，m表示目标的面积，将面积重叠比最大的10个图像块所在的区域作为正样本，训练随机森林检测器，将面积...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田小林，焦李成，李敏敏，张小华，王桂婷，朱虎明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：