[发明专利]一种基于ASMS算法的目标跟踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于ASMS算法的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S101：获取视频的第一帧和第二帧，进行跟踪初始化；分别获得第一帧和第二帧图像的目标初始模板，将第二帧所述目标初始模板作为目标模板；获得两个目标初始模板的SURF特征；基于所述两个目标初始模板，确定SURF特征点匹配对数目，记作n_(1，2)，n为正整数，下标表示帧数；将视频的第三帧作为当前帧；

步骤S102：基于ASMS算法对当前帧中的目标初定位，获得候选区域，将候选区域作为候选模板，在所述候选区域内提取SURF特征点，计算提取的所述SURF特征点与所述目标模板的特征点匹配数目，记作n_(i-1，i)，代表当前帧的目标模板与当前帧的前一帧的目标模板之间的SURF特征点匹配数目；其中，i为当前帧的序号；

步骤S103：确定SURF特征点匹配对数目n_(i-1，i)相对于n_(i-2，i-1)的变化比例β，

若0≤β＜10％，进入步骤S104；

若10％≤β＜30％，进入步骤S105；

若30％≤β＜80％，进入步骤S106；

若β≥80％，进入步骤S107；

步骤S104：利用ASMS算法输出的所述候选区域更新目标模板，并输出所述候选模板的中心像素作为目标定位信息；进入步骤S109；

步骤S105：判断当前帧的候选模板和当前帧的前一帧的目标模板相比，SURF特征的方向信息和尺度信息变化是否均小于预设阈值，若是，则确定目标发生了遮挡，进入步骤S108；若否，则确定目标自身发生了变化，进入步骤S104；

步骤S106：确定目标发生了遮挡，通过匹配当前帧候选模板与当前帧的前一帧目标模板的对应的SURF特征点之间的映射关系，利用所述映射关系中SURF特征的位置信息、方向信息和尺度信息推导定位目标，从而确定目标定位像素，并进入步骤S108；

步骤S107：确定目标发生了丢失；在全图区域利用SURF特征对当前帧全图与目标模板进行特征匹配，若匹配成功，则对目标位置及目标模板进行更新，进入步骤S109；若匹配不成功，则跳过此帧，直接进入步骤S109；

步骤S108：不对目标模板做更新，进入步骤S109；

步骤109：若当前帧为视频的最后一帧，进入步骤S110；否则，将当前帧的下一帧作为当前帧，进入步骤S102；

步骤S110：视频输入完毕，输出目标在图像序列中的像素位置，方法结束。

2.如权利要求1所述的基于ASMS算法的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S101：跟踪初始化，包括基于人工点选来确定目标的位置和大小、确定目标初始模板以及确定目标初始模板的SURF特征。

3.如权利要求2所述的基于ASMS算法的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S102：所述ASMS算法使用颜色直方图加权方法，利用跟踪目标的邻近区域来确定目标。