图像目标追踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像目标追踪方法和装置，该图像目标追踪方法包括：确定图像中目标区域的特征矢量；根据预先配置的物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值；并且，根据预先配置的物体追踪分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第二似然度值；对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值；根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与图像相关联的待检测图像进行目标追踪。本发明专利技术有效的提高了确定出的特征矢量的似然度值的精确度，使得在进行目标追踪时，能够很好的区分出所要检测的特征矢量，杜绝了追踪结果出现漂移的现象发生。

【技术实现步骤摘要】
图像目标追踪方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体来说，涉及一种图像目标追踪方法和装置。
技术介绍
在图像处理系统中，经常需要追踪物体在图像中的运动，这些物体在图像中的运动是需要特殊的图像目标追踪方法来进行追踪的。例如，文献1“ShaiAvidan.“EnsembleTracking”.pami，2007”和文献2“HelmutGrabner，MichaelGrabner，HorstBischof.“Real-TimeTrackingviaon-lineBoosting”.CVPR，2006”所提出的图像目标追踪方法，然而，在现有的图像处理系统中，不管是文献1所提出的方法，还是文献2所提出的方法，或者是其他的现有的图像目标追踪方法，在进行最后的图像目标追踪时，均是通过特征矢量的似然度值来进行追踪的，而在进行似然度检测时，则是先通过物体检测分类器确定目标区域中的特征矢量，然后通过物体追踪分类器来进行特征矢量的似然度值的检测，其中，物体检测分类器是使用预先收集的目标的特别数据（比如，人脸数据），并采用离线的方式训练得到的，其具有精确度高、不会动态改变、可检测对象固定的特点；而物体追踪分类器则是使用现场的前景/背景数据通过在线更新的方式得到，具有精确度低、随时间推移动态改变、可区分各种各样前景/背景对象的特点。由此可见，虽然现有的图像目标追踪方法通过了物体检测分类器精确的确定了特征矢量，然而，在进行似然度值的检测时却是通过单一的、精确度较低的物体追踪分类器进行检测的，而这种通过单一方式检测出的特征矢量的似然度值在实际应用时，虽然能够在一定程度上将所要检测的目标特征矢量给区分出来，但是在需要对待检测图像进行精确检测或者待检测图像中的各个特征矢量相近似时，这种通过单一方式检测出的特征矢量的似然度值就无法满足图像目标精确追踪的需求，导致图像目标追踪的结果很容易发生漂移，即追踪出的目标并非是正确的目标，而是正确目标周围的与正确目标相近似的其他特征矢量。针对相关技术中图像目标追踪方法会由于检测出的特征矢量的似然度不够精确，而导致目标追踪的结果很容易发生漂移目标的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中图像目标追踪方法会由于检测出的特征矢量的似然度不够精确，而导致目标追踪的结果很容易发生漂移目标的问题，本专利技术提出一种图像目标追踪方法和装置，能够有效的提高特征矢量的似然度值的精确度，杜绝因确定出的特征矢量的似然度值不精确，而使得追踪结果出现漂移的现象发生。本专利技术的技术方案是这样实现的：根据本专利技术的一个方面，提供了一种图像目标追踪方法。该图像目标追踪方法包括：确定图像中目标区域的特征矢量；根据预先配置的物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值；并且，根据预先配置的物体追踪分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第二似然度值；对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值；根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与图像相关联的待检测图像进行目标追踪。其中，在根据物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，物体检测分类器采用的分析规则可以是：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对目标区域中的每个特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定目标区域中的每个特征矢量通过的级别数量；并根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定目标区域中的每个特征矢量的第一似然度值。此外，在根据物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，物体检测分类器采用的分析规则还可以是：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对目标区域中的任意至少一特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定目标区域中的该特征矢量通过的级别数量，并根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定目标区域中的该特征矢量的第一似然度值；并根据预先配置的区域似然度分布关系和目标区域中的该特征矢量的第一似然度值，确定目标区域中的该特征矢量周围的其他特征矢量的第一似然度值。其中，对于每个特征矢量，在根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值时，可根据预先配置的权重值，对该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值进行加权求和，得出该特征矢量的第三似然度值。此外，在根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与上述图像相关联的待检测图像进行目标追踪时，可根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，确定待检测图像中目标的大小和位置。根据本专利技术的另一方面，提供了一种图像目标追踪装置。该图像目标追踪装置包括：第一确定模块，用于确定图像中目标区域的特征矢量；第二确定模块，用于根据预先配置的物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值；并且，根据预先配置的物体追踪分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第二似然度值；第三确定模块，用于对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值；目标追踪模块，用于根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与图像相关联的待检测图像进行目标追踪。其中，在根据物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，物体检测分类器采用的分析规则可以是：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对目标区域中的每个特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定目标区域中的每个特征矢量通过的级别数量；并根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定目标区域中的每个特征矢量的第一似然度值。此外，在根据物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，物体检测分类器采用的分析规则还可以是：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对目标区域中的任意至少一特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定目标区域中的该特征矢量通过的级别数量，并根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定目标区域中的该特征矢量的第一似然度值；并根据预先配置的区域似然度分布关系和目标区域中的该特征矢量的第一似然度值，确定目标区域中的该特征矢量周围的其他特征矢量的第一似然度值。其中，第三确定模块包括加权求和模块，用于对于每个特征矢量，根据预先配置的权重值，对该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值进行加权求和，得出该特征矢量的第三似然度值。此外，在根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与上述图像相关联的待检测图像进行目标追踪时，目标追踪模块可以根据目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，确定待检测图像中目标的大小和位置。本专利技术通过多种似然度确定方法来对目标区域中的特征矢量进行检测，并在多种似然度确定方式确定出目标区域中的特征矢量的似然度值后，再次对确定出的似然度值进行融合处理，从而有效的提高了确定出的特征矢量的似然度值的精确度，使得在进行目标追踪时，能够很好的区分出所要检测的特征矢量，杜绝了因确定出的特征矢量的似然度值不精确，而使得追踪结果出现漂移的现象发生，有效的提高了图像目标追踪时的追踪性能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像目标追踪方法，其特征在于，包括：确定图像中目标区域的特征矢量；根据预先配置的物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值；并且，根据预先配置的物体追踪分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第二似然度值；对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值；根据所述目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与所述图像相关联的待检测图像进行目标追踪。

【技术特征摘要】
1.一种图像目标追踪方法，其特征在于，包括：确定图像中目标区域的特征矢量；根据预先配置的物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值；并且，根据预先配置的物体追踪分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第二似然度值；对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值；根据所述目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与所述图像相关联的待检测图像进行目标追踪；在根据所述物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，所述物体检测分类器采用的分析规则包括：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对所述目标区域中的任意至少一特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定所述目标区域中的该特征矢量通过的级别数量，并根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定所述目标区域中的该特征矢量的第一似然度值；根据预先配置的区域似然度分布关系和所述目标区域中的该特征矢量的第一似然度值，确定所述目标区域中的该特征矢量周围的其他特征矢量的第一似然度值。2.根据权利要求1所述的图像目标追踪方法，其特征在于，在根据所述物体检测分类器，对每个特征矢量进行分析，确定每个特征矢量的第一似然度值时，所述物体检测分类器采用的分析规则包括：根据预先赋予级别的多个物体检测弱分类器，对所述目标区域中的每个特征矢量进行分析，并根据分析的结果，判定所述目标区域中的每个特征矢量通过的级别数量；根据预先配置的与级别数量对应的似然度值，确定所述目标区域中的每个特征矢量的第一似然度值。3.根据权利要求1所述的图像目标追踪方法，其特征在于，对于每个特征矢量，根据该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值，确定该特征矢量的第三似然度值包括：对于每个特征矢量，根据预先配置的权重值，对该特征矢量的第一似然度值和第二似然度值进行加权求和，得出该特征矢量的第三似然度值。4.根据权利要求1至3任意一项所述的图像目标追踪方法，其特征在于，根据所述目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，对与所述图像相关联的待检测图像进行目标追踪包括：根据所述目标区域中各个特征矢量的第三似然度值，确定所述待检测图像中目标的大小和位置。5.一种图像目标追踪...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏勋，刘玉宇，
申请(专利权)人：北京智诺英特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：