[发明专利]一种梯度阈值判断模型更新的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种梯度阈值判断模型更新的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入图像待处理帧；

步骤2：预处理当前帧；

步骤3：获取当前帧中被跟踪的目标的HOG特征；

步骤4：根据当前目标位置以KCF算法原理来训练跟踪器，并得到模型参数；如果是第一帧图像，则跳至步骤8，否则跳至步骤5；

步骤5：运行相关滤波器跟踪算法，并计算当前帧的响应矩阵及目标的新位置；

步骤6：根据当前目标位置训练跟踪器，并得到模型参数；

步骤7：判断当前模型参数是否需要更新，包括以下子步骤；

7-1)根据响应矩阵计算当前帧的APCE以及对应的DifAPCE；

DifAPCE的计算为：

DifAPCE(n)＝APCE(n)-APCE(n-1)；其中n表示当前帧；

7-2)计算APCE阈值及DifAPCE阈值1和DifAPCE阈值2；其中APCE阈值，DifAPCE阈值1和DifAPCE阈值2的计算分别为：

其中，ThresholdAPCE为APCE阈值；ThresholdDifAPCE_1为DifAPCE阈值1；ThresholdDifAPCE_2为DifAPCE阈值2；m＝10，a＝0.26，b＝0.73，c＝2；

7-3)如果APCE大于其阈值，并且，DifAPCE大于DifAPCE阈值1或小于DifAPCE阈值2，则更新模型参数，否则不更新；

步骤8：如果是最后一帧，则结束，否则输入下一帧并转至步骤2。

2.根据权利要求1所述的梯度阈值判断模型更新的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤7-1)中，APCE的计算为：

其中mean表示取均值，F_max，F_min以及F_w,h分别为KCF算法得出的滤波器响应矩阵的最大值、最小值以及w行h列元素值。

3.根据权利要求1所述的梯度阈值判断模型更新的目标跟踪方法，其特征在于，所述预处理当前帧包括大小限定，加窗处理、扩展区域以及图像移动块的划分；如果是RGB彩色图则将其转换成灰度图，并根据目标大小调整图像尺寸，如果目标对角线像素距离大于100，则将原图像缩小一倍，同时将目标大小及位置也相应缩小一倍。

4.根据权利要求1所述的梯度阈值判断模型更新的目标跟踪方法，其特征在于，步骤5中，所述相关滤波器跟踪算法为KCF。