基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法技术

基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法，涉及视频图像跟踪方法，本申请构建了双重的粒子滤波器，实现交替跟踪动态模型。一个在协方差矩阵黎曼流形上在线更新目标的表观。另一个在投影变换群上对目标的边界框参数进行跟踪。滤波参数的度量采用李代数及其切空间的转换关系。考虑到目标成像过程的实质是投影变换过程，本申请在构建基于粒子滤波的跟踪算法时，同时结合了协方差流形和投影变换群（SL(3)群）。该方法不仅对具有明显的几何形变的目标实现稳定的跟踪，而且能够在光照变化较大的情况下实现稳定的跟踪,该方法具有良好的有效性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种视频图像跟踪方法，特别是涉及一种。
技术介绍
近年来，很多算法利用特征协方差矩阵作为描述图像的区域特性，利用粒子滤波方法，用一组具有权重的随机样本代表状态的当前密度，来实现目标的跟踪。并且利用仿射变换来描述目标的表观变化。但是对于具有明显几何形变的目标，或是目标经历强烈光照变换的情况下，目前还没有更为鲁棒的算法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种。该方法不仅对具有明显的几何形变的目标实现稳定的跟踪，而且能够在光照变化较大的情况下实现稳定的跟踪，该方法具有良好的有效性和鲁棒性。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的: ，所述方法包括以下步骤:步骤1:输入第一帧视频图像，手动确定图像的目标区域，投影变换群上的8维向量

【技术保护点】
基于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：输入第一帧视频图像，手动确定图像的目标区域，投影变换群上的8维向量???????????????????????????????????????????????为跟踪边界形状的投影变换参数，t=1为当前时刻;步骤2：根据如下公式来预测,?j=1,2….L.?L为采样粒子数；v是状态由时刻t?1迁移到时刻t的速度向量；????????????????????步骤3：利用如下公式构建协方差矩阵，计算与每一个相对应的图像块的协方差；????????????????????????对于一个给定的区域R，其大小为M×N，，...

【技术特征摘要】
1.关于双重模型的粒子滤波视频图像跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢英红，韩晓微，何友国，
申请(专利权)人：沈阳大学，
类型：发明
国别省市：