基于部件级表观模型的物体跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于部件级表观模型的物体跟踪方法，是基于中层视觉线索部件级更新表观模型的方法，通过对图像进行超像素分割，以超像素描述跟踪物体的目标部件，利用目标部件的信息构造物体特征池建立和更新物体的表观模型，该模型能够准确的表达形变、遮挡等情况下的运动物体。更新物体表观模型时，用新跟踪帧的部件替换特征池中将被替换的部分部件集，建立目标物体部件的特征补集，将特征补集作为新跟踪帧的部件描述信息加入特征池，再根据新的特征池建立表观模型实现表观模型的更新。本法随着对物体跟踪的进行，更新表观模型信息集中被跟踪物体的信息，物体表观模型更加全面，在指导跟踪严重遮挡、变形等外观变化较大时能够取得更好的效果。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于部件级表观模型的物体跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.创建用于建模的特征池：跟踪前m帧图像并记录每帧的目标区域，以目标区域为中心向四周扩展得到扩展区域，超像素分割每个扩展区域，超像素记录目标物体部件的信息，提取各部件的特征，并收集所有帧的特征构建特征池；S2.基于特征池中的特征集创建物体的表观模型；S3.设已完成前t帧图像的跟踪，t≥m，根据表观模型计算第t+1帧图像的目标区域、及其扩展区域内超像素的特征集和置信度，记录描述目标物体部件的超像素；S4.计算第t+1帧图像特征集的补集，当没有严重遮挡时，执行S5，否则执行S8；S5.以特征池中距离当前时间最久的帧作为被替换帧；S6.当被替换帧中描述目标物体部件的超像素数量大于β时，β为预先设定的常数，从这些超像素中选出β个作为当前帧特征集的补集，其中β个超像素的特征矢量与当前帧描述目标的超像素的特征矢量的欧式距离最大，则转入S11；否则转入S7；S7.将被替换帧中描述目标物体部件的超像素的特征集作为当前帧特征集的补集，转入S11；S8.选择特征池中距离当前时间最近的第3帧作为被替换帧；S9.当被替换帧中描述目标物体部件的超像素数量小于或等于α时，α为预先设定的常数，α<β，将这些超像素的特征集作为当前帧特征集的补集，则转入S11，否则，当被替换帧中描述目标物体部件的超像素数量大于α时，转入S10；S10.把被替换帧中描述目标物体部件的超像素的置信度最大的α个超像素的特征集作为当前帧特征集的补集；S11.合并当前帧的特征集及其补集作为当前帧的新特征集，将新特征集加入特征池并删除特征池中被替换帧的特征集，完成一次特征池更新；S12.若满足更新表观模型条件，根据更新后的特征池构建物体的表观模型， 实现表观模型的更新；S13.转入步骤S3，直到完成整个视频图像序列的跟踪为止。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王美华，梁云，刘福明，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：