[发明专利]基于目标跟踪的半自动图像标注样本生成方法

权利要求书

1.一种基于目标跟踪的半自动图像标注样本生成方法，其特征在于：包含两个过程，其步骤如下：

目标跟踪过程：

(11)在初始帧中人工标注感兴趣区域，作为待跟踪区域；

(12)根据标注区域，生成初始正负样本；

(13)根据正负样本，生成初始模板；

(14)根据模板在下一帧中搜索最相似区域；

(15)根据跟踪结果更新模板；

(16)返回步骤(14)，迭代跟踪。

标注过程：

(21)利用学习到的模板对视频帧进行检测；

(22)对检测出的候选区域进行跟踪；

(23)对跟踪序列进行分类或者人工标注，保留正样本序列，去除错误跟踪序列；

(24)保存正样本序列及其模板；

(25)利用跟踪得到的模板，返回步骤(21)进行迭代；

(26)对所有跟踪产生的图像序列进行人工确认。

2.如权利要求1所述的基于目标跟踪的半自动图像标注样本生成方法，其特征在于：步骤（11）中，在初始帧中人工标注感兴趣区域，作为待跟踪区域，给定分辨率为N×N的视频，对视频初始帧计算梯度，并人工标注出H×W的矩形物体区域，中心坐标为(m₀,n₀)，作为初始正样本x₀；

步骤（12）中，根据初始正样本x₀选择负样本，对矩形物体区域进行偏移，生成负样本其中Δi∈[-H/2,0)∪(0,H/2],Δj∈[-W/2,0)∪(0,W/2]表示横坐标和纵坐标的偏移；定义α_ΔiΔj为负样本的权重，这里使用高斯函数来定义α_ΔiΔj：

αΔiΔj=g(Δi,Δj)∝exp(-(Δi22δi2+Δj22δj2))---(1)]]>

步骤（13）中，根据初始的正样本和负样本，生成跟踪模板w

w=ΣΔi=-H/2H/2ΣΔj=-W/2W/2αΔiΔj(x-xΔiΔj)---(2)]]>

直接计算上述模板的复杂度很高，通过引入h

hΔiΔj=ΣΔi=-H/2H/2ΣΔj=-W/2W/2αΔiΔj-α00ifΔi=0,Δj=0-αΔiΔjotherwise---(3)]]>

定义为以(m₀,n₀)为中心2H×2W矩形区域，其中包含了所有正负样本所对应的区域，通过利用h对进行卷积，求得跟踪模板利用FFT将h和转换到频域，然后点乘，最后再利用IFFT转换到时域得到模板w；在硬件支持的情况下，还可以使用GPU加速。