一种利用自适应特征融合的多尺度目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应特征融合的多尺度目标跟踪方法，包括以下步骤：a特征提取步骤，读取图像和初始化目标位置，提取目标图像的HOG特征和CN特征，计算图像的颜色信息熵，进行自适应特征融合；b多尺度分类器训练步骤，利用余弦窗函数对特征矩阵过滤，对特征矩阵进行多尺度放缩，将多尺度特征矩阵转换到傅里叶中计算，得到不同尺度的分类器模型；c目标检测步骤，读取下一帧视频图像，进行特征提取，将特征转换到傅里叶域，与多尺度模型计算得到最佳目标位置，构建贝叶斯尺度估计框架，求出目标最佳尺度；d模型更新步骤，对新检测到目标位置重新训练分类器，将原分类器与新得到的分类器按照一定的线性比例进行模型更新。本发明可以有效提高特征表达能力，使目标尺度估计更精确性，可以显著提高跟踪精度。