[发明专利]频域高斯核函数图像追踪方法

权利要求书

1.一种频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对包含目标的当前一帧图像进行目标输入，确定目标窗口，将追踪窗口通过Hann窗口进行预处理；

步骤2，采集追踪窗口的某一特征，采用密集采样的方法进行样本采集，同时通过每一个样本的位置信息对样本进行贴标签，将采集的样本采用循环矩阵进行处理；

步骤3，采用高斯核函数作为追踪函数的核心，利用循环矩阵在频域中计算高斯核函数；

步骤4，通过频域计算密集采样样本和新的一帧图像的追踪窗口最大相应值，确定新的一帧图像中目标窗口的中心位置，选取与步骤1同样大小的目标窗口重复步骤1,2,3,4，完成图像追踪。

2.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤1中所述追踪窗口与所述目标窗口具有相同的中心位置。

3.根据权利要求2所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，所述追踪区域大小为所述目标窗口区域大小的1.5～10倍。

4.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤1中所述单一图像特征为图像灰度特征或HOG特征或SIFT特征。

5.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤2中所述图像密集采样中样本中心在目标中心的样本为正样本，在目标中心以外的样本为负样本，处理样本过程中处理所有采集的样本。

6.根据权利要求5所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，所述的负样本由正样本x＝[x₀，x₁，x₂，…，x_n-1]^T循环移位得到x_i＝Pⁱx其中P为使向量整体向下移动一个元素，最后的一个元素移动到第一个元素的位置的置换矩阵。

7.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤2中所述对图像进行的标签采用y_i＝exp(-(i-i′)²/s²)方式对每个样本进行概率分布标签，其中i为负样本中心位置，i′为正样本中心，s为带宽。

8.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤2中所述循环矩阵为由向量x循环移位得到。

9.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤3中高斯核函数的计算通过傅里叶变换在频域当中进行。

10.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法，其特征在于，步骤4中所述训练样本与目标图像的追踪窗口的响应值计算通过傅里叶变换在频域当中进行。