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一种基于软分配BoF的目标跟踪方法
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Target tracking method based on soft distribution BoF

申请号:201410141636.8 申请日:2014-04-09
摘要:本发明公开了一种基于软分配BoF的目标跟踪方法。本发明通过将各个patch的每一种局部特征分配到对应codebook中的多个codeword,并计算其权重得到跟踪目标和候选目标的BoF表示。然后通过BoF表示的相似度比较,选择与跟踪目标最相似的候选目标。区别于现有目标跟踪方法,本发明采用了软分配策略,提高了BoF表示的健壮性和区分度,提升了跟踪方法的精确度,减少了跟踪失败的场景,从而获得更佳的跟踪结果;其次本发明在构建codebook时,不仅在跟踪目标范围区进行patch采样,还在跟踪目标背景区进行patch采样,使codebook兼具描述性和区分性;最后本发明采用了自适应大小的圆形patch,通过在候选目标之间共享patch的权重向量,有效地节约了计算资源。
Abstract: The invention discloses a target tracking method based on a soft distribution BoF. The target tracking method includes the steps of distributing local features of patches to multiple codewords in corresponding codebooks, calculating weights of the codewords to obtain BoF representation of a tracked target and candidate targets, and then selecting the candidate target most similar to the tracked target through similarity comparison of the BoF representation. Different from an existing target tracking method, the target tracking method has the advantages that the soft distribution strategy is adopted, the robustness and the distinction degree of the BoF representation are improved, the accuracy of the tracking method is improved, tracking failure scenes are reduced, and therefore better tracking results are obtained; secondly, when the codebooks are constructed, patch sampling is carried out both within a tracked target range region and a tracked target background region, and the codebooks have the descriptiveness and the distinction performance at the same time; finally, circular patches self-adapting in size are adopted, and calculation resources are effectively saved by sharing weight vectors of the patches between the candidate targets.
申请人: 南京大学
Applicant: UNIV NANJING
地址: 210000 江苏省南京市鼓楼区********(隐藏)
发明(设计)人: 贝佳 任桐炜 赵志宏 仇众演 于桐 任重远
Inventor: BEI JIA; REN TONGWEI; ZHAO ZHIHONG; QIU ZHONGYAN; YU TONG; REN ZHONGYUAN
主分类号: G06K9/00(2006.01)I
分类号: G06K9/00(2006.01)I G06K9/62(2006.01)I
  • 法律状态
2017-02-15  授权
2014-07-30  实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20140409
2014-07-02  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种基于软分配BoF的目标跟踪方法,包括以下步骤:S1:以参照帧中的跟踪目标为输入为每一种局部特征构建codebook;S2:根据codebook和对参照帧中的跟踪目标进行patch局部特征的采样构建BoF表示,得到参照帧中跟踪目标的BoF表示;S3:根据codebook和对待跟踪帧中的各候选目标进行patch局部特征的采样构建BoF表示,得到待跟踪帧中各候选目标的BoF表示;S4:通过对比待跟踪帧中各候选目标的BoF表示和参照帧中跟踪目标的BoF表示之间的相似度,选取最相似的候选目标作为跟踪结果;其中,所述步骤S1包括以下步骤:S11:在参照帧内对跟踪目标进行patch采样,并提取各patch的各种局部特征;S12:采用聚类算法对各patch的每一种局部特征进行聚类;使用codeword表示所得的聚类中心;每一种局部特征得到的多个codeword组成该局部特征的codebook;其特征在于,所述步骤S2和S3中所述构建BoF表示包括以下步骤:B1:对输入目标进行patch采样,并提取输入目标的各patch的各种局部特征;B2:将输入目标的各patch的每一种局部特征分配到多个codeword;B3:计算输入目标的各patch的每一种局部特征与各codeword的权重得到权重向量<mrow><msub><mi>&omega;</mi><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup></msub><mo>=</mo><mo>[</mo><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><msub><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow><mi>C</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo><mo>;</mo></mrow>B4:累加输入目标中包含的各patch权重向量得到输入目标在每一个局部特征上的加权和直方图并生成直方图向量作为输入目标的BoF表示;其中,所述输入目标为参照帧中的跟踪目标或待跟踪帧中的候选目标;所述为输入目标的第i个patch的第k个局部特征;所述ck,j为第k个局部特征对应codebook中的第i个codeword;所述权重为局部特征与cordword?ck,j的相似系数;所述权重向量为局部特征的NC维权重向量,其中NC为codebook中codeword的数量;所述加权和直方图为输入目标Tt在第k个局部特征上的加权和直方图,Tt表示输入目标;<mrow><msub><mi>h</mi><mrow><msup><mi>T</mi><mi>t</mi></msup><mo>,</mo><mi>k</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>[</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mi>P</mi></msub></msubsup><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mi>P</mi></msub></msubsup><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mi>P</mi></msub></msubsup><mi>&omega;</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow><mi>t</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><msub><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow><mi>C</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo><mo>;</mo></mrow>其中NP是输入目标中包含patch的数量;所述加权和直方图向量为输入目标的Nf维加权和直方图向量,其中Nf为局部特征的数量。
公开号  103902982A
公开日  2014-07-02
专利代理机构  江苏银创律师事务所 32242
代理人  孙计良
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201410141636  20140409 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  US2011135150A1  20110609  1-5  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
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R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
SEA  《ICIMCS’13, Aug. 17–19, 2013, Huangshan, Anhui, China》  Zhongyan Qiu, Tong Yu, Tongwei Ren, Yan Liu, Jia Bei  Soft-Assigned Bag of Features Tracking  1-2  第1节第5段,第2节 
ZHONGYAN QIU, TONG YU, TONGWEI REN, YAN LIU, JIA BEI: "Soft-Assigned Bag of Features Tracking", 《ICIMCS’13, AUG. 17–19, 2013, HUANGSHAN, ANHUI, CHINA》 
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
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同族专利
CN103902982B
 
引用文献
US2011135150A1
 
被引用文献
CN106407213ACN109753940A