一种基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法及系统转让专利
申请号 : CN201910270388.X
文献号 : CN109978923B
文献日 : 2020-12-08
发明人 : 严军荣 , 钟鲁超 , 姚英彪 , 姜显扬
申请人 : 杭州电子科技大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法,其特征在于包括以下步骤:
根据初始帧目标尺寸确定搜索框尺寸及平移高斯型标签:读取视频序列第1帧,根据目标尺寸(high,width)计算小模板和大模板的搜索框尺寸,分别表示为window_sz_small和window_sz_big,根据搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big确定平移高斯型标签yf_small、yf_big;
确定平移滤波器和尺度滤波器模板:在目标中心位置(xn,yn),根据搜索框尺寸和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_small_for_train_n和patch_big_for_train_n,其中n表示帧数;分别提取图像块特征,添加余弦窗得到平移特征样本xf_small_for_train_n、xf_big_for_train_n,利用平移高斯型标签和平移特征样本得到两个不同尺寸的平移滤波器模板,用α_small、α_big表示;
创建N个尺度等级的尺度高斯标签ysf,其中N值事先设置,在目标中心位置(xn,yn),根据尺度因子currentScaleFactor和N个尺度等级截取N个不同尺寸的图像块,记为patch_for_scale_train_i_n,其中i表示尺度等级,1≤i≤N;将N个不同尺寸的图像块缩放到搜索框尺寸window_sz_small或window_sz_big后,提取图像块特征得到尺度特征样本xsf_for_train_i_n,利用尺度高斯标签和尺度特征样本训练得到尺度滤波器模板A和B;
判断小模板平移滤波器响应峰值是否满足需求:令n=n+1,读取视频序列第n帧,在第n-1帧目标中心位置(xn-1,yn-1),按照搜索框尺寸window_sz_small和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_small_for_det_n,提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_small_for_det_n,利用平移模板α_small计算得到响应输出矩阵response_small以及响应峰值max_response_small;判断响应峰值max_response_small是否大于事先设置的响应峰值阈值T,若是,则判定小模板平移滤波器响应峰值满足需求,令响应输出矩阵response=response_small,响应峰值max_response=max_response_small,进入步骤:预测目标中心在当前帧的位置,否则判定小模板平移滤波器响应峰值不满足需求,进入步骤:判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求;
判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求:在第n-1帧目标中心位置(xn-1,yn-1),按照搜索框尺寸window_sz_big和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_big_for_det_n,提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_n,利用平移模板α_big计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰值max_response_big;判断响应峰值max_response_big是否大于小模板的响应峰值max_response_small,若是,则判定采用大模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_big,响应峰值max_response=max_response_big;否则判定采用小模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_small,响应峰值max_response=max_response_small;
根据平移滤波器预测目标中心在当前帧的位置:根据平移滤波器的响应输出峰值max_response在响应输出矩阵response中的位置,预测目标中心在当前第n帧的位置(xn,yn);
根据尺度滤波器更新尺度因子:在平移预测的目标中心位置(xn,yn),根据当前尺度因子currentScaleFactor截取N个不同尺寸的图像块,记为patch_for_scale_det_i_n;提取图像块特征得到尺度特征样本xsf_for_det_i_n,根据图像块尺度特征样本xsf_for_det_i_n组成尺度特征样本矩阵Z,利用尺度模板A和B计算得到相应输出矩阵response_scale以及响应峰值max_response_scale,令尺度因子currentScaleFactor=max_response_scale,返回步骤:确定平移滤波器和尺度滤波器模板。
2.根据权利要求1所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法,其特征在于,所述小模板和大模板的搜索框尺寸window_sz_small=(a1×high,a1×width),window_sz_big=(a2×high,a2×width),其中a1和a2是事先设置的搜索框参数且a1
3.根据权利要求1所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法,其特征在于,所述平移滤波器模板 其中,α表示α_small或α_big, 表示逆傅里叶变换,(·)*表示共轭,表示高斯型标签的傅里叶变换,λ是正则化参数, 是核矩阵K的生成样本的傅里叶变换,核矩阵K是一个循环矩阵,矩阵第一行为核矩阵的生成样本;所述利用尺度高斯标签和尺度特征样本训练尺度等级为N的尺度滤波器模板是指依据公式中的分子 和分母中 分别计算得到尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num,其中,表示共轭,G表示尺度高斯标签的傅里叶变换,X表示尺度特性样本xsf的傅里叶变换,d表示图像块的特征通道数量,Hl表示第l通道的尺度滤波器,λ′表示正则化参数。
4.根据权利要求1所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法,其特征在于,所述 表示逆傅里叶变换,表示傅里
叶变换,⊙表示矩阵元素点乘运算符,kxz表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵;所述 表示逆傅里叶变换,表示傅里叶变换,
kxz表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法,其特征在于,所述 其中, 表示逆傅里叶变换,A和B分别
表示尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num,Z表示尺度特征样本矩阵,d表示图像块的特征通道数量,l表示通道编号,λ′表示正则化参数。
6.一种基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪系统,其特征在于包括:
视频序列;
计算机;
以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在计算机的存储器中,并且被配置成由所述计算机的处理器执行,所述程序包括:
根据初始帧目标尺寸确定搜索框尺寸及平移高斯型标签模块:读取视频序列第1帧,根据目标尺寸(high,width)计算小模板和大模板的搜索框尺寸,分别表示为window_sz_small和window_sz_big,根据搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big确定平移高斯型标签yf_small、yf_big;
确定平移滤波器和尺度滤波器模板模块:在目标中心位置(xn,yn),根据搜索框尺寸和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_small_for_train_n和patch_big_for_train_n,其中n表示帧数;分别提取图像块特征,添加余弦窗得到平移特征样本xf_small_for_train_n、xf_big_for_train_n,利用平移高斯型标签和平移特征样本得到两个不同尺寸的平移滤波器模板,用α_small、α_big表示;
创建N个尺度等级的尺度高斯标签ysf,其中N值事先设置,在目标中心位置(xn,yn),根据尺度因子currentScaleFactor和N个尺度等级截取N个不同尺寸的图像块,记为patch_for_scale_train_i_n,其中i表示尺度等级,1≤i≤N;将N个不同尺寸的图像块缩放到搜索框尺寸window_sz_small或window_sz_big后,提取图像块特征得到尺度特征样本xsf_for_train_i_n,利用尺度高斯标签和尺度特征样本训练得到尺度滤波器模板A和B;
判断小模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块:令n=n+1,读取视频序列第n帧,在第n-1帧目标中心位置(xn-1,yn-1),按照搜索框尺寸window_sz_small和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_small_for_det_n,提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_small_for_det_n,利用平移模板α_small计算得到响应输出矩阵response_small以及响应峰值max_response_small;判断响应峰值max_response_small是否大于事先设置的响应峰值阈值T,若是,则判定小模板平移滤波器响应峰值满足需求,令响应输出矩阵response=response_small,响应峰值max_response=max_response_small,进入预测目标中心在当前帧的位置模块,否则判定小模板平移滤波器响应峰值不满足需求,进入判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块;
判断大模板平移滤波器响应峰值是否满足需求模块:在第n-1帧目标中心位置(xn-1,yn-1),按照搜索框尺寸window_sz_big和尺度因子currentScaleFactor截取图像块patch_big_for_det_n,提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_n,利用平移模板α_big计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰值max_response_big;判断响应峰值max_response_big是否大于小模板的响应峰值max_response_small,若是,则判定采用大模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_big,响应峰值max_response=max_response_big;否则判定采用小模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_small,响应峰值max_response=max_response_small;
根据平移滤波器预测目标中心在当前帧的位置模块:根据平移滤波器的响应输出峰值max_response在响应输出矩阵response中的位置,预测目标中心在当前第n帧的位置(xn,yn);
根据尺度滤波器更新尺度因子模块:在平移预测的目标中心位置(xn,yn),根据当前尺度因子currentScaleFactor截取N个不同尺寸的图像块,记为patch_for_scale_det_i_n;
提取图像块特征得到尺度特征样本xsf_for_det_i_n,根据图像块尺度特征样本xsf_for_det_i_n组成尺度特征样本矩阵Z,利用尺度模板A和B计算得到相应输出矩阵response_scale以及响应峰值max_response_scale,令尺度因子currentScaleFactor=max_response_scale,返回确定平移滤波器和尺度滤波器模板模块。
7.根据权利要求6所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪系统,其特征在于,所述小模板和大模板的搜索框尺寸window_sz_small=(a1×high,a1×width),window_sz_big=(a2×high,a2×width),其中a1和a2是事先设置的搜索框参数且a1
8.根据权利要求6所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪系统,其特征在于,所述平移滤波器模板 其中,α表示α_small或α_big, 表示逆傅里叶变换,(·)*表示共轭,表示高斯型标签的傅里叶变换,λ是正则化参数, 是核矩阵K的生成样本的傅里叶变换,核矩阵K是一个循环矩阵,矩阵第一行为核矩阵的生成样本;所述利用尺度高斯标签和尺度特征样本训练尺度等级为N的尺度滤波器模板是指依据公式中的分子 和分母中 分别计算得到尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num,其中,表示共轭,G表示尺度高斯标签的傅里叶变换,X表示尺度特性样本l
xsf的傅里叶变换,d表示图像块的特征通道数量,H表示第l通道的尺度滤波器,λ′表示正则化参数。
9.根据权利要求6所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪系统,其特征在于,所述 表示逆傅里叶变换,表示傅里
叶变换,⊙表示矩阵元素点乘运算符,kxz表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵;所述 表示逆傅里叶变换,表示傅里叶变换,
kxz表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。
10.根据权利要求6所述的基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪系统,其特征在于,所述 其中, 表示逆傅里叶变换,A和B分
别表示尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num,Z表示尺度特征样本矩阵,d表示图像块的特征通道数量,l表示通道编号,λ′表示正则化参数。
说明书 :
一种基于双模板尺度自适应相关滤波目标跟踪方法及系统
技术领域
背景技术
发明内容
正则化参数, 是核矩阵K的生成样本的傅里叶变换,核矩阵K是一个循环矩阵,矩阵第一行为核矩阵的生成样本。
里叶变换,⊙表示矩阵元素点乘运算符,k 表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。
附图说明
具体实施方式
1,其中patch_size表示图像块尺寸,window_size表示搜索框尺寸,currentScaleFactor表示尺度因子(尺度因子初始值为1),然后将图像块都缩放到标准搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big,分别提取图像块特征,得到平移特征样本xf_small_for_train_1、xf_big_for_train_1,其尺寸分别为(20,20),(30,30),这里余弦窗相当于一个权重矩阵,赋予中心目标区域更大的权重,越靠近边缘权重越小,最终根据岭回归训练模型,利用特征样本和高斯型标签,依据公式 计算得到平移滤波器模板α_small、α_
big。
1、……、patch_for_scale_train_33_1,然后将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(window_sz_small和window_sz_big),分别提取图像块特征(二维矩阵)并将二维特征转换为一维特征(将二维矩阵序列化)得到图像块特征样本xsf_for_train_1_1、xsf_for_train_2_
1、……、xsf_for_train_33_1,将33个一维特征组成尺度特征样本xsf,最终利用尺度高斯标签和尺度特征样本,依据公式 中的分子 和分母中 分别计
算得到尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num。
2,其尺寸为(20×20),利用模板α_small,依据公式
计算得到响应输出矩阵response_small以及
响应峰值max_response_small=0.5,事先设置的响应峰值阈值T=0.6,max_response_small
里叶变换,k 表示样本x和待检测样本z的核矩阵的生成矩阵。本实施例中,在第1帧目标中心位置(47,55),按照搜索框尺寸window_sz_big和当前目标尺度因子
(currentScaleFactor=1)截取图像块patch_big_for_det_2,将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(此处已经是标准搜索框尺寸,无需缩放),提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_2,其尺寸为(30×30),利用模板α_big,依据公式计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰值
max_response_big=0.55,此时max_response_big>max_response_small,则判定采用大模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_big,响应峰值max_response=max_response_big=0.55。
1),截取33个尺度等级的图像块patch_for_scale_det_1_2、patch_for_scale_det_2_
2、……、patch_for_scale_det_33_2,然后将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(window_sz_small和window_sz_big),分别提取图像块特征,得到图像块特征样本xsf_for_det_1_2、xsf_for_det_2_2、……、xsf_for_det_33_2并将二维特征转换为一维特征(将二维矩阵序列化),将33个一维特征组成待检测尺度特征样本Z=zsf,最终利用尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num,依据公式 计算得到相应输出矩阵
response_scale以及响应峰值max_response_scale=1.2,令currentScaleFactor=max_response_scale=1.2,返回步骤:确定平移滤波器和尺度滤波器模板。
1,其中patch_size表示图像块尺寸,window_size表示搜索框尺寸,currentScaleFactor表示尺度因子(尺度因子初始值为1),然后将图像块都缩放到标准搜索框尺寸window_sz_small和window_sz_big,分别提取图像块特征,得到平移特征样本xf_small_for_train_1、xf_big_for_train_1,其尺寸分别为(20,20),(30,30),这里余弦窗相当于一个权重矩阵,赋予中心目标区域更大的权重,越靠近边缘权重越小,最终根据岭回归训练模型,利用特征样本和高斯型标签,依据公式 计算得到平移滤波器模板α_small、α_
big。
1、……、patch_for_scale_train_33_1,然后将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(window_sz_small和window_sz_big),分别提取图像块特征(二维矩阵)并将二维特征转换为一维特征(将二维矩阵序列化)得到图像块特征样本xsf_for_train_1_1、xsf_for_train_2_
1、……、xsf_for_train_33_1,将33个一维特征组成尺度特征样本xsf,最终利用尺度高斯标签和尺度特征样本,依据公式 中的分子 和分母中 分别计
算得到尺度滤波器模板A=sf_den和B=sf_num。
2,将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(此处已经是标准搜索框尺寸,无需缩放),提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_small_for_det_2,其尺寸为(20×20),利用模板α_small,依据公式 计算得到响应输出
矩阵response_small以及响应峰值max_response_small=0.5,事先设置的响应峰值阈值T=0.6,max_response_small
(currentScaleFactor=1)截取图像块patch_big_for_det_2,将图像块都缩放到标准搜索框尺寸(此处已经是标准搜索框尺寸,无需缩放),提取图像特征并添加余弦窗得到待检测平移特征样本zf_big_for_det_2,其尺寸为(30×30),利用模板α_big,依据公式计算得到响应输出矩阵response_big以及响应峰
值max_response_big=0.55,此时max_response_big>max_response_small,则判定采用大模板平移滤波器,令响应输出矩阵response=response_big,响应峰值max_response=max_response_big=0.55。
计算得到相应输出矩阵response_scale以及响应
峰值max_response_scale=1.2,令currentScaleFactor=max_response_scale=1.2,返回确定平移滤波器和尺度滤波器模板模块。