(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 110991280 A
(43)申请公布日 2020.04.10
(21)申请号 CN201911143995.6
(22)申请日 2019.11.20
(71)申请人 北京影谱科技股份有限公司
    地址 100000 北京市朝阳区朝外大街22号5层521室
(72)发明人 宋波
(74)专利代理机构 北京万思博知识产权代理有限公司
    代理人 柴国伟
(51)Int.CI
     
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      基于模板匹配和SURF的视频跟踪方法和装置
(57)摘要
      本申请公开了一种基于模板匹配和SURF的视频跟踪方法和装置，属于视频跟踪领域。该方法包括：实时获取视频；在初始第一帧中定位包含目标对象的跟踪框，对目标对象进行跟踪；将后续的每一帧作为当前帧，将前一帧中的动态模板和跟踪结果视为对象模板，采用平方差分匹配方法在当前帧中的搜索区域内进行搜索，得到与对象模板相似的区域，将其作为模板匹配的结果；判断该结果是否偏离目标对象，如果是则利用SURF进行特征点匹配，对该结果进行恢复。该装置包括：获取模块、跟踪模块、匹配模块和恢复模块。本申请可以成功跟踪对象，在场景发生变化时，利用SURF特征点匹配进行故障恢复，补偿模板匹配，提高了计算性能和追踪效率。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-07-21
发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06K 9/00专利申请号:2019111439956申请公布日:20200410
发明专利申请公布后的驳回
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于模板匹配和SURF的视频跟踪方法,包括:
实时获取视频;
在初始第一帧中定位包含目标对象的跟踪框,对所述目标对象进行跟踪;
将后续的每一帧作为当前帧,将前一帧中的动态模板和跟踪结果视为对象模板,采用平方差分匹配方法在所述当前帧中的搜索区域内进行搜索,得到与所述对象模板相似的区域,将所述区域作为模板匹配的结果;
判断所述模板匹配的结果是否偏离所述目标对象,如果是,则利用SURF进行特征点匹配,对所述模板匹配的结果进行恢复。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述目标对象进行跟踪,包括:
从所述跟踪框中提取运动矢量,利用光流估计所述运动矢量的瞬时速度或相邻两帧间的位移,采用Lucas-Kanade算法计算相邻两帧的光流,得到跟踪结果作为动态模板。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断所述模板匹配的结果是否偏离所述目标对象,包括:
采用基于patch的外观模型,利用欧氏距离来计算所述模板匹配的结果与所述目标对象的空间相似性,如果所述欧式距离大于指定阈值,则确定所述模板匹配的结果偏离所述目标对象。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用SURF进行特征点匹配,对所述模板匹配的结果进行恢复,包括:
在所述跟踪框和所述搜索区域中分别提取SURF特征点,将所述跟踪框内的SURF特征点与所述搜索区域内所
有检测到的SURF特征点进行匹配,如果所述搜索区域内有匹配的特征点,则计算所述匹配的特征点之间的空间位置相似度。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述跟踪框内的所述目标对象丢失或被遮挡时,将所述当前帧的搜索区域的高度和宽度分别设置为所述跟踪框高度的N倍和所述目标宽度的N倍,其中,N大于1。
6.一种基于模板匹配和SURF的视频跟踪装置,包括:
获取模块,其配置成实时获取视频;
跟踪模块,其配置成在初始第一帧中定位包含目标对象的跟踪框,对所述目标对象进行跟踪;
匹配模块,其配置成将后续的每一帧作为当前帧,将前一帧中的动态模板和跟踪结果视为对象模板,采用平方差分匹配方法在所述当前帧中的搜索区域内进行搜索,得到与所述对象模板相似的区域,将所述区域作为模板匹配的结果;
恢复模块,其配置成判断所述模板匹配的结果是否偏离所述目标对象,如果是,则利用SURF进行特征点匹配,对
所述模板匹配的结果进行恢复。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述跟踪模块具体配置成:
从所述跟踪框中提取运动矢量,利用光流估计所述运动矢量的瞬时速度或相邻两帧间的位移,采用Lucas-Kanade算法计算相邻两帧的光流,得到跟踪结果作为动态模板。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述恢复模块具体配置成:
采用基于patch的外观模型,利用欧氏距离来计算所述模板匹配的结果与所述目标对象的空间相似性,如果所述欧式距离大于指定阈值,则确定所述模板匹配的结果偏离所述目标对象。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述恢复模块具体配置成:
在所述跟踪框和所述搜索区域中分别提取SURF特征点,将所述跟踪框内的SURF特征点与所述搜索区域内所有检测到的SURF特征点进行匹配,如果所述搜索区域内有匹配的特征点,则计算所述匹配的特征点之间的空间位置相似度。
10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置,其特征在于,所述匹配模块还配置成:
当所述跟踪框内的所述目标对象丢失或被遮挡时,将所述当前帧的搜索区域的高度和宽度分别设置为所述跟踪框高度的N倍和所述目标宽度的N倍,其中,N大于1。
说  明  书
<p>技术领域
本申请涉及视频跟踪领域,特别是涉及一种基于模板匹配和SURF的视频跟踪方法和装置。
背景技术
正则匹配快代理
视频跟踪是指从视频中确定图像序列中特定对象的位置、路径和特征的问题。这是计算机视觉领域的一个活跃的研究课题,在许多实际应用中都有应用,如监视、安全和人机交互。视频跟踪面临着许多挑战,包括复杂的物体运动、物体的非刚性、光照变化、背景杂乱以及部分或严重的遮挡。模板匹配技术是一种最基本的模式识别方法,Adam等人用像素点来表示模板,他们还通过选择像素点的方式来处理位姿变化或部分遮挡。在位姿改变和部分遮挡的情况下,验证了该方法的有效性。基于粒子滤波的技术是最常用的跟踪方法,XUE和MEI提出了一种基于稀疏表示的粒子滤波鲁棒跟踪算法。在该方法中,他们使用了一种正则化最小二乘方法来解决稀疏逼近问题,它已经被证明是非常有效的视频跟踪。

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