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申请/专利权人：福建水利电力职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的鲁棒目标追踪方法，涉及电子信息技术领域，包括步骤：从视频流中获取第一帧视频图像，鼠标标定目标对象，预处理图像，通过利用第一帧的图像，把目标对象提取出来，建立一个子空间；对于后续帧，使用粒子滤波器的方法，依据上一帧目标对象的位置，加入高斯噪声，生成粒子，对于每一个粒子，提取其图像，向量化，然后投影到子空间中，利用PCA求出投影系数，如果图像发生遮挡或图像模糊时，采用遮挡处理策略，然后根据重建误差来求得每个粒子的权值；本发明融合了检测模块，通过设置前景检测模块降低计算量，借助了Kalman滤波提高目标检测的抗遮挡能力，利用机器学习机制，增强检测模块的追踪鲁棒性。
主权项：1.一种基于压缩感知的鲁棒目标追踪方法，其特征在于：包括步骤S1：从视频流中获取第一帧视频图像，鼠标标定目标对象，预处理图像，通过利用第一帧的图像，把目标对象提取出来，建立一个子空间；对于后续帧，使用粒子滤波器的方法，依据上一帧目标对象的位置，加入高斯噪声，生成粒子；对于每一个粒子，提取其图像，向量化，然后投影到子空间中，利用PCA求出投影系数，如果图像发生遮挡或图像模糊时，采用遮挡处理策略；然后根据重建误差来求得每个粒子的权值；最后根据采样的方法来求出最后的目标对象的预测位置；S2：对目标位置的所在目标区域生产稀疏投影矩阵；S3：初始化检测模块和Kalman预测模块，同时对图像进行前景检测；S4：载入下一帧视频图像，进行图像前景预测和图像预处理；S5：检测模块检测图像中的目标，跟踪模块跟踪目标；S6：跟踪模块和检测模块进行融合，并判断目标在图像中的情形，生成系统跟踪预框；S7：判断对象跟踪是否失败，如失败，则进行Kalman预测；如成功，则进行下一步；S8：判断图像中的目标的遮挡状态，如遮挡严重，则进行Kalman预测并显示目标运动轨迹；如遮挡不严重，则在线学习目标模型，实时更新目标模型，纠正跟踪模块中的追踪器和检测模块中的检测器的错误；S9：重复步骤S3-S8，直到视频流结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建水利电力职业技术学院 一种基于压缩感知的鲁棒目标追踪方法
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