The invention discloses a method for tracking the frequency domain image of Gauss kernel function, it was a goal to enter the current frame image of the target, determine the target window, the window will track the pretreatment by Hann window; a feature collection window, using the method of intensive sampling was used to collect the samples and at the same time through the sample position the information of every sample label, the samples processed by cyclic matrix; with Gauss kernel function as kernel tracking function, calculation of Gauss kernel function in the frequency domain by using cyclic matrix; computing intensive sampling samples and a new image tracking window through the corresponding maximum value to determine the center of the target domain. A window frame image in a new window, select the target of the same size repeat the above process, complete the image tracking. Its tracking method is accurate and fast, and can be widely used in the field of image tracking.
【技术实现步骤摘要】
频域高斯核函数图像追踪方法
本专利技术属于图像采集,图像处理领域,特别的涉及一种频域高斯核函数图像追踪方法。
技术介绍
随着追踪在视频监督,人机界面和计算机感知方面的应用,追踪在计算机视觉方面已经成为了一个基本难题。尽管目前的一些设备允许对目标有很强的假设,有少许先验条件下去跟踪一个物体结果是非常令人满意的。其中非常成功的追踪途径就是侦查探测,这种方法直接来源于在机器学习识别方法的快速发展以及在单机探测方面的应用。许多这方面的算法被应用到在线训练过程中,在每一个成功的在线训练过程中,探测都提供了非常多的关于目标的信息。所有目前可以使用的方法都有一个共同点,那就是稀疏取样法。在每一个画面中,许多样本在目标周围被采集,每个样本的特征和目标的尺寸是一样的。很明显,这会有很多多余,因为样本有很多是重叠的,这种重叠结构通常被忽视。进而大多数方法只简单的收集很少数目的样本,因为不这样做的话采样花费的时间就会过长,但这样做会使追踪的精确度降低。实际上,如果训练数据有如此多的多余样本就意味着不可能有效利用它的结构。这就造成了问题,如果采用稀疏取样法会造成追踪过程中精度不够,而如果采用密集取样的话由于样本数量的增加就会造成运算速度的下降。另一方面传统的跟踪运算是在时域上对两帧图像在时域上做卷积,而在时域上做卷积运算量很大,同样会降低运算速度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题为克服现有技术中的不足之处,提供一种新的快速、准确的频域高斯核函数图像追踪方法。为解决本专利技术的技术问题,所采用的技术方案为:频域高斯核函数图像追踪方法,特别是主要步骤如下:步骤1,对包含目标的当 ...
【技术保护点】
一种频域高斯核函数图像追踪方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,对包含目标的当前一帧图像进行目标输入,确定目标窗口,将追踪窗口通过Hann窗口进行预处理;步骤2,采集追踪窗口的某一特征,采用密集采样的方法进行样本采集,同时通过每一个样本的位置信息对样本进行贴标签,将采集的样本采用循环矩阵进行处理;步骤3,采用高斯核函数作为追踪函数的核心,利用循环矩阵在频域中计算高斯核函数;步骤4,通过频域计算密集采样样本和新的一帧图像的追踪窗口最大相应值,确定新的一帧图像中目标窗口的中心位置,选取与步骤1同样大小的目标窗口重复步骤1,2,3,4,完成图像追踪。
【技术特征摘要】
1.一种频域高斯核函数图像追踪方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,对包含目标的当前一帧图像进行目标输入,确定目标窗口,将追踪窗口通过Hann窗口进行预处理;步骤2,采集追踪窗口的某一特征,采用密集采样的方法进行样本采集,同时通过每一个样本的位置信息对样本进行贴标签,将采集的样本采用循环矩阵进行处理;步骤3,采用高斯核函数作为追踪函数的核心,利用循环矩阵在频域中计算高斯核函数;步骤4,通过频域计算密集采样样本和新的一帧图像的追踪窗口最大相应值,确定新的一帧图像中目标窗口的中心位置,选取与步骤1同样大小的目标窗口重复步骤1,2,3,4,完成图像追踪。2.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法,其特征在于,步骤1中所述追踪窗口与所述目标窗口具有相同的中心位置。3.根据权利要求2所述的频域高斯核函数图像追踪方法,其特征在于,所述追踪区域大小为所述目标窗口区域大小的1.5~10倍。4.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追踪方法,其特征在于,步骤1中所述单一图像特征为图像灰度特征或HOG特征或SIFT特征。5.根据权利要求1所述的频域高斯核函数图像追...
【专利技术属性】
技术研发人员:陶颋,陶磊,
申请(专利权)人:上海瞬动科技有限公司合肥分公司,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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