一种基于外观模型的学习型视觉追踪方法
基本信息
| 申请号 | CN201510367183.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106327516B | 公开（公告）日 | 2018-12-18 |
| 申请公布号 | CN106327516B | 申请公布日 | 2018-12-18 |
| 分类号 | G06T7/246 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周瑜;明安龙;廖鸿宇;孙放 | 申请（专利权）人 | 北京雷动云合智能技术有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 100876 北京市海淀区农大南路88号1号楼B1-317 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于外观模型的学习型视觉追踪方法，该方法首先把图像帧划分成若干超像素区域，然后把分割后的超像素区域聚为正包集和负包集，正包集和负包集可以解释为准确的前景和背景划分；最后使用一个贪心搜索算法来学习每个包的分布，每个包的权重取决于显著性的大小。与现有的基于超像素的建模方法相比，本发明的建模方法在学习过程中没有使用迭代，而是通过一种多示例的学习任务对外观模型进行了建模，克服了基于边界框建模方法自身的局限性，提高了计算效率，能够适用于实时的目标追踪应用；此外，提出了一个两步的过程来进行置信度的划分，保证了置信度划分的有效性，从而大大提高了目标追踪的准确性。 |
