公开(公告)号：CN104751493A

公开(公告)日：2015-07-01

申请号：CN201510190523.1

申请日：2015-04-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 胡昭华 ,  鞠蓉 ,  郭业才 ,  张秀再

IPC: G06T7/20 ,  G06T7/40

Abstract: 本发明通过联合使用梯度纹理特征和目标的仿射变换参数构建目标的外观模型，提出一种稀疏跟踪方法，包括如下步骤：构建初始字典，抽取候选粒子，构建梯度纹理特征，抽取字典模板的梯度纹理特征，抽取候选样本的梯度纹理特征，用字典中的所有模板线性表示候选样本，求解稀疏系数，构建重构误差。梯度纹理特征能很好地解决因旋转、尺度以及光照变化等问题引起的目标外观变化。仿射变换能够有效处理由于尺度变换或者视角变换带来的挑战。采用增量子空间学习的方法对模板进行更新，有效抑制跟踪漂移并能处理目标遮挡等问题。本发明提出的基于梯度纹理特征的稀疏跟踪方法，在复杂场景下能保持目标跟踪的稳定性，提高跟踪器的精度。

公开(公告)号：CN104517300A

公开(公告)日：2015-04-15

申请号：CN201410809494.8

申请日：2014-12-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 胡昭华 ,  鞠蓉 ,  王冠南 ,  李容月 ,  欧阳雯 ,  金蓉

IPC: G06T7/20 ,  G06T7/40 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06T7/20 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了基于颜色统计特征的视觉判别跟踪方法，其步骤依次为标记初始目标、抽取正负样本、抽取颜色统计特征、对正负样本的特征向量进行PCA降维、抽取候选粒子、构建分类器、判别最佳粒子和更新分类器。本发明通过联合使用颜色统计特征和目标的仿射变换构建目标的外观模型，使跟踪器在目标发生遮挡，面内外旋转，尺度变化，运动模糊，光照变化等复杂情况下，依然可以准确地跟踪目标。