一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法
【專利摘要】一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法。本發(fā)明對視頻圖像中的目標跟蹤起到指導作用，其特征是：(1)通過計算局部敏感直方圖，提取光照不變特征；(2)結(jié)合時空上下文跟蹤中的灰度特征從而得到更優(yōu)的特征。該發(fā)明在光照劇烈變化、目標平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)以及目標受到遮擋時能夠減小影響，并且獲得很好的跟蹤效果。
【專利說明】
-種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計算機視覺領(lǐng)域，具體地說是一種對視頻圖像中的目標進行跟蹤的方 法。
【背景技術(shù)】：
[0002] 目標跟蹤是計算視覺運一領(lǐng)域中十分重要的一個分支，因其的重要地位而受到國 內(nèi)外的學者廣泛的關(guān)注和研究。與此同時，目標跟蹤在實際應(yīng)用中具有廣泛的應(yīng)用，例如視 頻監(jiān)控、人機交互、車輛監(jiān)控等多個領(lǐng)域。
[0003] 目標跟蹤是智能監(jiān)控的重要環(huán)節(jié)，對目標跟蹤的研究對智能視頻監(jiān)控和國防安全 可W起到指導作用。

【發(fā)明內(nèi)容】
：
[0004] 本發(fā)明的目的是為構(gòu)建一種具有較高應(yīng)用價值、簡單易行的視頻圖像中的目標跟 蹤方法。
[0005] -種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤算法，它W貝葉斯框架為基礎(chǔ)，利用 生物視覺特性，結(jié)合底層灰度特征，基于局部敏感直方圖提取光照不變特征，建立目標與背 景的統(tǒng)計相關(guān)模型來實現(xiàn)跟蹤，使跟蹤時偏移較小且不會跟丟目標。在對不同視頻序列的 實驗表明，基于局部敏感直方圖的時空上下文算法和多示例學習算法相比，在光照變化、平 面內(nèi)旋轉(zhuǎn)或者遮擋時都表現(xiàn)出比較好的跟蹤效果且中屯、誤差較小，具有較強魯棒性。
[0006] 具體的技術(shù)方案如下：
[0007] (1)初始化第一帖中需跟蹤的目標位置；
[000引（2)計算局部敏感直方圖，提取光照不變特征；
[0009] (3)建立目標位置置信圖C(X),并計算條件概率PUI C(Z),0);
[0010] (4)分別計算上下文先驗模型P(C(Z)Io)和空間上下文模型/f;
[0011] (5)計算得到t+1帖的目標位置，并更新時空上下文模型；
[0012] (6)輸出當前帖的目標位置接1;
[0013] (7)對下一帖進行處理，直到處理完所有的圖像帖。
[0014] 本發(fā)明的有益效果是：
[0015] 1、建立一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法；
[0016] 2、本發(fā)明簡單易行，在光照發(fā)生劇烈變化、目標平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)W及長時間遮擋的情 況下能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的跟蹤，應(yīng)用廣泛，對于智能視頻監(jiān)控有可參考和應(yīng)用的價值，起到指導 作用。
[0017] 本發(fā)明的適用于視頻圖像中的目標跟蹤，可W為安防部口提供參考，對智能監(jiān)控 領(lǐng)域起到指導作用。
【附圖說明】：
[0018] 圖I為本發(fā)明對Baske憂all視頻序列的跟蹤結(jié)果圖；
[0019] 圖2為本發(fā)明對Baske憂all視頻序列跟蹤的誤差曲線圖；
【具體實施方式】：
[0020] 下面結(jié)合附圖和實例進一步說明本發(fā)明的實質(zhì)內(nèi)容，但本發(fā)明的內(nèi)容并不限于 此。
[0021] 實施例1:
[0022] 獲得Basketball視頻圖像序列，初始化跟蹤目標，手動選取目標。計算圖像的歸一 化局部敏感直方圖，生成光照不變特征，然后建立目標位置置信圖C(X),并計算條件概率P Ul C(Z), 0);分別計算上下文先驗模型P(C(Z)Io)和空間上下文模型Zf ;計算得到t+1帖的 目標位置，并更新時空上下文模型；輸出當前帖的目標位置如1;對下一帖進行處理，直到處 理完所有圖像帖結(jié)束跟蹤。
【主權(quán)項】
1. 一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法。本發(fā)明對視頻圖像中的目標跟蹤 起到指導作用，給視頻監(jiān)控部門提供參考。其特征在于： (1) 計算局部敏感直方圖，提取光照不變特征； (2) 結(jié)合灰度特征并利用生物視覺信息，以貝葉斯框架為基礎(chǔ)，建立目標與背景的統(tǒng)計 相關(guān)模型來獲得目標位置，來實現(xiàn)跟蹤。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法，其特征在 于:計算局部敏感直方圖，提取光照不變特征，從而使得目標特征更加穩(wěn)定，尤其是在光照 劇烈變化、長時間遮擋以及目標平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)時跟蹤算法更加魯棒。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于局部敏感直方圖的時空上下文跟蹤方法，其特征在 于:利用貝葉斯框架為基礎(chǔ)，結(jié)合灰度特征，建立時間和空間的統(tǒng)計相關(guān)模型，置信圖取最 大值的位置即為目標位置，取該位置作為最終位置從而實現(xiàn)跟蹤。
【文檔編號】G06T7/20GK106023246SQ201610294447
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月5日
【發(fā)明人】陳秀宏, 葛驍倩, 傅俊鵬
【申請人】江南大學