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基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法

基本信息

申请号	CN201210359621.X	申请日	-
公开（公告）号	CN102999766B	公开（公告）日	2016-05-18
申请公布号	CN102999766B	申请公布日	2016-05-18
分类号	G06K9/66(2006.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	李子青;文珑银;雷震;易东	申请（专利权）人	北京中科奥森科技有限公司
代理机构	中科专利商标代理有限责任公司	代理人	中国科学院自动化研究所;北京中科奥森数据科技有限公司
地址	100190 北京市海淀区中关村东路95号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法，用于对视频中出现的目标图像进行跟踪，该方法包括如下步骤：建立目标跟踪的时间结构上下文模型和空间结构上下文模型；在该视频帧中对目标可能出现的区域进行采样，得到采样图像；将所述采样图像输入所述时间结构上下文模型和空间结构上下文模型中，得到该采样图像中的各采样点为目标所在区域的时间概率结果和空间概率结果；将所述空间概率结果和时间概率进行融合，得到各采样点属于目标区域的后验概率，将所述后验概率的最大值所对应的采样点作为目标跟踪的最终结果。本发明能够在事先不了解目标任何信息，不了解目标所在场景的任何信息条件下，通过对目标表象特征的自动在线学习，准确的将目标的位置定位出来。