[发明专利]一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

步骤S1：根据初始灰度图像帧，获取目标初始信息；

步骤S2：从所述灰度图像帧中提取三维的局部敏感直方图；

步骤S3：从所述三维的局部敏感直方图的前景区域与背景区域计算初始前景颜色直方图与初始背景颜色直方图；

步骤S4：初始化相关滤波器，提取梯度直方图特征并且训练所述相关滤波器；

步骤S5：初始化尺度滤波器，并且提取不同尺度图像块训练所述尺度滤波器；

步骤S6：采用颜色分类器计算每个像素对应的分数，获得每个像素的颜色概率，并应用积分图获得颜色分类器的响应图；

步骤S7：在相关区域内检测目标，获得相关滤波的响应图，并将所述相关滤波的响应图的大小调整至与颜色分类器的响应图的大小一致；

步骤S8：融合所述颜色分类器的响应图和所述相关滤波的响应图，获得最终响应图，在所述最终响应图中响应最大值处为所述目标的新位置；

步骤S9：在目标的新位置处，提取不同尺寸图像块用于检测尺度，选取响应最大的尺度作为新的尺度；

步骤S10：更新目标大小，更新前景区域和背景区域，更新尺度滤波器，更新颜色分类器和更新相关滤波器；

步骤S11：获得下一帧图像，重复步骤S6、S7、S8、S9、S10，直至视频结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，所述目标初始信息包括目标位置、目标的长度、目标的宽度。

3.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，步骤S2包括：

步骤S21：将灰度图像帧中不同像素点根据其灰度值投影为一个3通道的图像，具体计算如公式1所示：

其中，I表示一幅 图像，W为像素的总数，I_q为像素q上的灰度值，b为通道数，N为3；

步骤S22：采用积分直方图将公式1进行简化计算，表达式如公式2所示，

其中，表示在像素p计算的积分直方图；

步骤S23：根据公式3计算局部敏感直方图，

其中，β为调节参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，步骤S3包括：

步骤S31：将局部敏感直方图的每个通道均分成若干个小区间，定义每个小区间为直方图的一个直方柱；

步骤S32：统计落在每一个直方柱中的像素点的个数。

5.根据权利要求4所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，所述直方柱的宽度设置为8。

6.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，训练所述相关滤波器的具体公式如下式所示：

其中，f为d维特征组成的样本，h为d维的相关滤波器，*表示循环相关，g表示相关滤波器需要的输出，λ是正则化系数。

7.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，采用加权平均法融合所述颜色分类器的响应图和所述相关滤波的响应图，具体计算表达式如下所示：

response＝(1-α)response_cf+α·response_p，

其中，response_cf为相关滤波器的响应图，response_p为颜色分类器的响应图，α为常数系数，response为最终响应图。

8.根据权利要求1所述的一种基于局部敏感直方图改进的Staple目标跟踪方法，其特征在于，相关滤波器的响应图可通过对下式进行逆傅里叶变化获得：

其中，H^l为滤波器h^l在频域的表达式，表示F^k对应的复共轭。