[发明专利]基于部件级表观模型的物体跟踪方法

权利要求书

1.一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。

2.根据权利要求1所述的基于部件级表观模型的物体跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1中前m帧是基于无表观模型指导的跟踪，具体创建特征池的方式为：

给定第一帧图像Frame₁中目标区域，包括中心点和区域大小，以第一帧图像的目标区域为模板，用简单匹配的迭代方法分别从Frame₂，……，Frame_m中计算目标区域；

在目标区域周边范围采样作为候选目标区域，以目标区域为中心向四周扩展λ倍得到扩展区域，并分别对m帧的扩展区域进行超像素分割成N_i个超像素sp(i,j)，i=1,…,m，j=1,…,N_i；

分别提取各帧超像素的HSI色彩特征，用特征矢量表示，并且记录各超像素是否属于目标部件；最后，把m帧特征矢量按顺序组织成用于创建部件表观模型的特征池F={ft′r|t′=1,···,m;r=1,···,Nt′}]]>，并记录。