一种基于时空非局部正则的相关滤波视频跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于时空非局部正则的相关滤波视频跟踪方法，受到视频中的时空非局部性目标表观重现技术的启发，我们利用非局部信息来精确地表述和分割目标，得到一个目标概率图去正则化目标跟踪里的相关滤波器。特别地，给出一个目标边界框，我们首先生成一系列超像素去描述前景和背景，然后利用长期的时空非局部相似物来更新每个像素的表观。接着，利用更新过的表观，我们利用超像素标签的一致性概率建模出了一个时空图模型。之后，我们通过优化图模型更新表观模型和预测标签。最终，利用分割掩模，我们获得了一个目标概率图，它被用来自适应地约束相关滤波学习，通过挤压混乱背景下的噪声，以此来充分利用长期的稳定的目标表观信息。本发明的视频跟踪算法在光照剧烈变化和目标场景复杂的情况下显著地提高了跟踪器的稳健性和准确性。