[发明专利]一种基于卷积神经网络的自适应特征选择目标跟踪方法

说明书

一种面向卷积神经网络的自适应特征选择视频目标跟踪方法，包括以下步骤：1)多层CNN特征提取；2)训练相关滤波器；3)特征选择；4)目标跟踪过程如下：利用conv3‑2，conv3‑4，conv3‑8，conv3‑12，conv3‑16五层的卷积特征作为目标特征观测，经过特征选择之后分别训练五个相关滤波器w^k，k∈[1，5]，然后通过加权投票最终决定目标位置(x^*,y^*)，权重参数w^k根据学习率ρ在线更新。本发明显著降低特征维度，并在不损失特征判别能力的情况下降低运算量。

技术领域

本发明属于视频目标跟踪技术领域，尤其是一种自适应特征选择目标跟踪方法。

背景技术

目标跟踪是对图像序列中的兴趣目标进行特征提取，表观建模、运动分析和目标关联的过程，被广泛应用于智能交通，视觉伺服、人机交互等领域。近年来目标跟踪领域虽然取得了巨大进展，但是仍然面临很大挑战，例如目标遮挡、光照变化、姿态变化、背景复杂、低分辨率和目标快速运动等都会导致目标漂移甚至跟踪失败。

随着卷积神经网络在目标检测和对象识别方面取得的巨大成功，越来越多的研究者开始着眼于将卷积神经网络特征应用于目标跟踪领域，当前基于卷积神经网络的视觉跟踪方法主要利用卷积特征作为目标观测，并以此训练分类器进行跟踪。相比于传统的手动特征提取方法，卷积网络特征具有提取简单、特征丰富、通用性强等优点，但是由于卷积特征的维度是普通特征维度的几十乃至上百倍，一方面会降低分类器在线训练和更新速度，不利于算法的实时性，另外卷积神经网络不同层和同层的不同特征图对跟踪目标的前景和背景有不同的响应，并且特征之间存在大量的冗余信息和噪声。

发明内容

针对现有卷积神经网络特征带来的特征维度灾难、特征冗余性、鲁棒性不高等问题，本发明提出一种基于卷积神经网络特征图之间距离的自适应聚类中心的特征选取方法；此方法同时融入了多个相关滤波器加权确定目标位置的方法；利用信息传播策略自适应选取特征。从而显著降低特征维度，并在不损失特征判别能力的情况下降低运算量。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种面向卷积神经网络的自适应特征选择视频目标跟踪方法，所述方法包括以下步骤：

1)多层CNN特征提取，过程如下：

在给定t时刻视频帧和t-1时刻的目标位置p^t-1首先确定目标搜索区域R(p^t-1)，其尺度为M*N，然后根据VGG-Net的需要用图像插值方法将搜索区域的图像尺度进行调整，网路不同层的输出作为提取到的多层卷积特征，将提取到的特征图乘余弦窗以消除由于图像的边缘效应而导致的特征图不连续的现象；

2)训练相关滤波器，过程如下：

将VGG-Net五个池化层的输出作为目标的多通道卷积神经网络特征 X∈R^M×N×D，其中M，N，D分别表示特征图的宽度、高度和通道数，X_m,n， (m,n)∈{0,1,......,M-1}×{0,1,......,N-1}表示特征X的循环变换，在训练过程的特征的每一次变换对应的标签Y定义为以(M/2,N/2)为中心的零均值2D高斯分布：

由于相关滤波器训练过程是在频域内进行的，因此对样本X和标签Y分别做快速离散傅里叶变换FFT，式中代表快速傅里叶变换，和分别代表傅里叶变换后的目标特征和标签的频域表示，相关滤波器是通过求解式(2)得到

式中