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公开(公告)号：CN108537822B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201810315261.0
申请日：2018-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种基于加权置信度估计的运动目标跟踪方法，主要解决当目标发生外观形变、光照变化而导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定运动待跟踪目标的初始位置；(2)读取视频图像；(3)对图像块进行采样；(4)计算图像块跟踪后的似然值；(5)计算图像块在待跟踪目标处的观测似然值；(6)预测待跟踪目标的位置和大小；(8)判断当前帧视频图像是否为待跟踪视频图像序列的最后一帧视频图像，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(2)；(8)结束对运动待跟踪目标的跟踪。本发明通过加权置信度估计的方法，能够利用准确的置信度值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN109255304A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810938154.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布场特征的目标跟踪方法，主要解决当光照变化、目标发生遮挡、目标超出视野导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定运动待跟踪目标的初始位置；(2)构建分布场特征；(3)训练位移滤波器；(4)预测当前帧视频图像待跟踪目标位置；(5)利用标准无参数对冲方法计算分布场特征每一级的权值；(6)判断是否选取完所有的视频帧图像，若是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(2)；(7)结束对运动待跟踪目标的跟踪。本发明通过基于分布场特征的目标跟踪方法，能够利用利用标准无参数对冲方法更新分布场特征每一级的权值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN108280808B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201711345205.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化输出相关滤波器的目标跟踪方法，主要解决因目标光照变化、遮挡、旋转等导致的跟踪失败问题。本发明实现的步骤如下：(1)对第一帧图像进行预处理；(2)构造结构化输出相关滤波器；(3)求取最优的结构化输出相关滤波器；(4)对当前帧图像进行预处理；(5)确定当前帧图像中待跟踪目标的位置；(6)优化结构化输出相关滤波器；(7)判断是否选取完待跟踪视频图像序列中的所有帧图像，若是，则结束，否则，执行步骤(4)。本发明通过构造结构化输出相关滤波器，更好地描述样本中包含的信息，使结构化输出相关滤波器学习到区分度高的特征，能够稳定准确地跟踪目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108876816B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810550413.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应目标响应的目标跟踪方法，主要解决当目标发生外观形变、光照变化导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定待跟踪目标初始位置(2)计算相关滤波器权值；(3)预测目标框位置；(4)预测待跟踪目标尺寸；(5)构建自适应目标响应矩阵；(6)更新位移滤波器权值；(7)判断当前帧图像是否为待跟踪视频序列的最后一帧图像，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(3)；(8)结束跟踪。本发明通过基于自适应目标响应的目标跟踪方法，能够利用自适应目标响应计算位移滤波器权值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN109255304B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810938154.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布场特征的目标跟踪方法，主要解决当光照变化、目标发生遮挡、目标超出视野导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定运动待跟踪目标的初始位置；(2)构建分布场特征；(3)训练位移滤波器；(4)预测当前帧视频图像待跟踪目标位置；(5)利用标准无参数对冲方法计算分布场特征每一级的权值；(6)判断是否选取完所有的视频帧图像，若是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(2)；(7)结束对运动待跟踪目标的跟踪。本发明通过基于分布场特征的目标跟踪方法，能够利用利用标准无参数对冲方法更新分布场特征每一级的权值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN108876816A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810550413.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应目标响应的目标跟踪方法，主要解决当目标发生外观形变、光照变化导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定待跟踪目标初始位置(2)计算相关滤波器权值；(3)预测目标框位置；(4)预测待跟踪目标尺寸；(5)构建自适应目标响应矩阵；(6)更新位移滤波器权值；(7)判断当前帧图像是否为待跟踪视频序列的最后一帧图像，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(3)；(8)结束跟踪。本发明通过基于自适应目标响应的目标跟踪方法，能够利用自适应目标响应计算位移滤波器权值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN108537822A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810315261.0
申请日：2018-04-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种基于加权置信度估计的运动目标跟踪方法，主要解决当目标发生外观形变、光照变化而导致跟踪失败的跟踪问题。本发明实现的步骤如下：(1)确定运动待跟踪目标的初始位置；(2)读取视频图像；(3)对图像块进行采样；(4)计算图像块跟踪后的似然值；(5)计算图像块在待跟踪目标处的观测似然值；(6)预测待跟踪目标的位置和大小；(8)判断当前帧视频图像是否为待跟踪视频图像序列的最后一帧视频图像，若是，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(2)；(8)结束对运动待跟踪目标的跟踪。本发明通过加权置信度估计的方法，能够利用准确的置信度值，预测待跟踪目标位置和大小。
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公开(公告)号：CN108280808A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711345205.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化输出相关滤波器的目标跟踪方法，主要解决因目标光照变化、遮挡、旋转等导致的跟踪失败问题。本发明实现的步骤如下：(1)对第一帧图像进行预处理；(2)构造结构化输出相关滤波器；(3)求取最优的结构化输出相关滤波器；(4)对当前帧图像进行预处理；(5)确定当前帧图像中待跟踪目标的位置；(6)优化结构化输出相关滤波器；(7)判断是否选取完待跟踪视频图像序列中的所有帧图像，若是，则结束，否则，执行步骤(4)。本发明通过构造结构化输出相关滤波器，更好地描述样本中包含的信息，使结构化输出相关滤波器学习到区分度高的特征，能够稳定准确地跟踪目标。
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