公开(公告)号：CN106204647B

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201610515653.2

申请日：2016-07-01

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院

Inventor： 莫博瑞 ,  周芸 ,  付光涛

IPC: G06T7/246

Abstract: 本发明专利涉及一种基于多特征和组稀疏的视觉目标跟踪方法，其技术特点是：在视频当前帧中对目标进行多特征提取；利用多特征信息构造不同特征下的学习字典；在新视频帧中进行粒子采样；采用边界粒子重采样以去除不合格的粒子，然后对剩下的粒子求解稀疏优化方程；更新模板并考察本帧结果和最大系数模板的余弦相似度，如果相似度低于某一个值，则用当前模板替换系数最小的模板；若视频未结束，则重采样。本发明融合了多特征、粒子滤波、组稀疏学习技术，其通过跟踪物体的多种特征使得构造的字典中含有更丰富的目标信息，增加了整体算法的跟踪精度，提高了跟踪结果的稳定性，获得了很好的视觉目标跟踪结果。

公开(公告)号：CN106204647A

公开(公告)日：2016-12-07

申请号：CN201610515653.2

申请日：2016-07-01

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院

Inventor： 莫博瑞 ,  周芸 ,  付光涛

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T7/20 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明专利涉及一种基于多特征和组稀疏的视觉目标跟踪方法，其技术特点是：在视频当前帧中对目标进行多特征提取；利用多特征信息构造不同特征下的学习字典；在新视频帧中进行粒子采样；采用边界粒子重采样以去除不合格的粒子，然后对剩下的粒子求解稀疏优化方程；更新模板并考察本帧结果和最大系数模板的余弦相似度，如果相似度低于某一个值，则用当前模板替换系数最小的模板；若视频未结束，则重采样。本发明融合了多特征、粒子滤波、组稀疏学习技术，其通过跟踪物体的多种特征使得构造的字典中含有更丰富的目标信息，增加了整体算法的跟踪精度，提高了跟踪结果的稳定性，获得了很好的视觉目标跟踪结果。