[发明专利]基于散射变换多层相关滤波的运动目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于散射变换多层相关滤波的运动目标跟踪方法，其特征在于，提取待跟踪目标的散射描述子，构建散射变换矩阵，构建多层相关滤波器；该方法的具体步骤包括如下：

(1)输入第一帧的待跟踪目标：

输入待跟踪视频的第一帧，人工标记出待跟踪的目标，得到跟踪框的大小与待跟踪目标位置；

(2)确定搜索窗：

判断跟踪框的长宽之比是否大于2，若是，则将跟踪框的长不变、宽扩大一倍作为搜索窗，否则，将跟踪框长和宽各扩大一倍作为搜索窗，搜索窗的中心位置与待跟踪目标位置相同；

(3)构建第一帧图像的目标模型：

(3a)利用目标模型构建方法，构建第一帧图像的目标模型，该目标模型共有12层，每一层为一个三维矩阵，该矩阵中的一二维大小与搜索窗大小相同，第三维大小为13；

所述构建目标模型方法的具体步骤如下：

第一步，构建一个12层的目标模型，每一层为一个三维矩阵，该矩阵中的一二维大小与搜索窗大小相同，第三维大小为13；

第二步，对搜索窗区域进行非下采样散射变换得到散射变换第一阶12个方向的散射描述子；

第三步，对第一阶12个方向的散射描述子进行非下采样散射变换，得到散射变化第二阶144个方向的散射描述子；

第四步，从第一阶的散射描述子中随机提取一个，从第二阶的散射描述子中随机提取12个散射描述子，将这13个散射描述子组成目标模型的一层；

第五步，重复执行第四步12次，得到目标模型的12层；

第六步，用余弦窗函数分别点乘目标模型的每一层，得到目标模型；

所述的余弦窗函数如下：

C＝(0.5-0.5cos(2πx))^T(0.5-0.5cos(2πy))

其中，C表示余弦窗函数，cos表示余弦操作，π表示圆周率，x表示搜索窗的长，T表示转置操作，y表示搜索窗的宽；

(3b)将目标模型每一层的初始权值均设为0.833；

(4)生成相关滤波器模型：

利用下述相关滤波公式，计算相关滤波器参数，将该相关滤波器参数存储到与目标模型大小相同的空矩阵中，生成相关滤波器模型；

其中，W^k表示第k层相关滤波器参数，表示最小化算法，Y表示傅里叶变换后的高斯模型标签矩阵，X^k表示第k层的目标模型，表示F范数的平方计算，λ为相关系数，其值取0.01，Σ表示求和操作，D表示每一层目标模型的第三维大小，⊙表示矩阵之间对应元素相乘；

(5)构建其余帧的目标模型：

输入除第一帧之后的待跟踪视频的下一帧图像，采用与步骤(3a)相同的目标模型构建方法，构建一个与第一帧图像的目标模型相同的当前帧的目标模型；

(6)确定当前帧待跟踪目标的位置：

(6a)将当前帧的目标模型与相关滤波器参数，在目标模型的每一层分别进行循环卷积，从卷积结果中找出每一层的最大响应值；

(6b)将每一层的最大响应值所对应位置的横纵坐标分别进行加权求和，将加权求和之后的横纵坐标值作为当前帧待跟踪目标的位置；

(6c)用当前帧待跟踪目标位置替换搜索窗的中心位置；

(7)更新当前帧目标模型权值：

(7a)利用权值损失公式，计算当前帧每一层的权值损失；

(7b)利用当前帧每一层的权值损失，计算当前帧待跟踪目标的遮挡系数；

(7c)利用权值计算公式，计算下一帧目标模型每一层的权值；

(8)判断当前帧待跟踪目标的遮挡系数是否小于0.7，若是，则判定当前帧待跟踪目标未发生遮挡，执行步骤(9)，否则，判定当前帧待跟踪目标发生遮挡，执行步骤(10)；

(9)更新当前帧的相关滤波器参数：

利用下述滤波器模型更新公式，计算相关滤波器参数，用该参数更新当前帧的相关滤波器参数；

其中，表示第t帧第k层没有更新的相关滤波器参数，表示目标位置处第k层的目标模型，W_t^k表示第t帧第k层更新之后的滤波器模型参数，表示第t-1帧第k层的滤波器模型参数，η表示更新参数，其值取0.01；

(10)判断是否输入完待跟踪视频的所有帧图像，若是，则执行步骤(11)，否则，执行步骤(5)；

(11)结束跟踪过程。