公开(公告)号：CN105389833A

公开(公告)日：2016-03-09

申请号：CN201510993106.0

申请日：2015-12-24

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 何军 ,  张德娇 ,  施蓓蓓 ,  张玥 ,  崔桐

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T2207/20081

Abstract: 本发明公开了一种基于在线迭代子空间学习的目标跟踪方法，首先进行目标图像的校准后，随后采用子空间集合在线迭代更新的方法更新子空间。本发明提供的目标跟踪方法，对于监控视频每一帧图像中待跟踪的目标，在完成目标图像的校准后，只需以在线方式更新子空间，跟踪过程中所维持的子空间集合所占用的存储空间远远小于经典目标跟踪方法所维持的“字典”所占用的内存空间，减少了对内存的需求量，提升了目标跟踪方法的效率。在目标被部分遮挡或受到光照变化影响时，依然能有效跟踪目标；即便遇到跟踪的目标对象发生了较大的姿势变化、受到严重的污染、光照明暗强烈变化时，本方法仍旧能较好地跟踪目标，具有较强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN105389833B

公开(公告)日：2018-11-27

申请号：CN201510993106.0

申请日：2015-12-24

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 何军 ,  张德娇 ,  施蓓蓓 ,  张玥 ,  崔桐

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于在线迭代子空间学习的目标跟踪方法，首先进行目标图像的校准后，随后采用子空间集合在线迭代更新的方法更新子空间。本发明提供的目标跟踪方法，对于监控视频每一帧图像中待跟踪的目标，在完成目标图像的校准后，只需以在线方式更新子空间，跟踪过程中所维持的子空间集合所占用的存储空间远远小于经典目标跟踪方法所维持的“字典”所占用的内存空间，减少了对内存的需求量，提升了目标跟踪方法的效率。在目标被部分遮挡或受到光照变化影响时，依然能有效跟踪目标；即便遇到跟踪的目标对象发生了较大的姿势变化、受到严重的污染、光照明暗强烈变化时，本方法仍旧能较好地跟踪目标，具有较强的鲁棒性。