[发明专利]基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先是使用子空间方法求出预测位置；

通过利用第一帧的图像，把目标对象提取出来，建立一个子空间；

对于后续帧，使用粒子滤波器的方法，依据上一帧目标对象的位置，加入高斯噪声，生成粒子；对于每一个粒子，提取其图像，向量化，然后投影到子空间中，利用PCA求出投影系数，如果图像发生遮挡或图像模糊时，采用遮挡处理策略；

然后根据重建误差来求得每个粒子的权值；

最后根据采样的方法来求出最后的目标对象的预测位置。

2.根据权利要求1所述的基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法，其特征是，所述的采样的方法，是指：在图像中利用肩发式的规则，选择一部分像素点来计算投影系数的大小，进而根据投影系数的大小来求粒子权值。

3.根据权利要求1所述的基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法，其特征是，所述的遮挡处理策略，即把每一帧与一个状态相关联，对于不同的状态，采用不同的处理策略。

4.根据权利要求3所述的基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法，其特征是，所述的遮挡处理策略，在遮挡发生时，能判定遮挡，同时避免遮挡情况对更新模板造成影响，此外，在完全遮挡时，改变了粒子参数的设置，对跟踪的精度和效果也会有很大的提升。

5.根据权利要求1或者4所述的基于鲁棒PCA子空间的目标跟踪方法，其特征是，所述的采用遮挡处理策略，使用三种策略，分别是正常态，部分遮挡态和完全遮挡态，在这些状态中，一共有五种转换规则，转换的条件分别是

T1：γ_t＞θ₁    T2：γ_t＞kθ₁     T3：γ_t＞kθ₁

T4：γ_t≤kθ₁   T5：δ_t＜θ₂

其中：θ₁，θ₂为决定当前帧是否有遮挡的阈值，k且k＞1，k为系数，γ_t为基于健壮系数a_t计算出来的重建误差，而δ_t是这些重建误差的和，

δt=Σt-θ3<j≤tαt-jγjγt=||xt-Utat||2]]>

其中：θ₃是计算中使用的帧数，α为遗意因子。