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    重庆时时彩组选跟直选: 一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410107054.8

    申请日:

    2014.03.21

    公开号:

    CN103985136A

    公开日:

    2014.08.13

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06T 7/20申请公布日:20140813|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/20申请日:20140321|||公开
    IPC分类号: G06T7/20 主分类号: G06T7/20
    申请人: 南京大学
    发明人: 罗伟涛; 郭延文; 刘明; 陈晔; 汤峰; 李昂
    地址: 210000 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学
    优先权:
    专利代理机构: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 胡建华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410107054.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.09.14|||2014.09.10|||2014.08.13

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,包括以下步骤:指定第一帧图像中的目标,提取特征点;对局部区域图像进行变换;对每个变换后图像的特征点提取尺度不变特征描述向量,构成特征向量集;采用线性子空间逼近特征向量集;在下一帧中提取目标临近区域特征点尺度不变特征描述;将下一帧中提取的特征点与当前帧的特征流型集合以及候选特征点集合中的元素进行匹配,生成匹配关系;根据匹配关系计算连续两帧匹配点之间的单应变换矩阵;对目标区域顶点坐标进行单应变换,计算出目标的位移;更新并记录目标位置,更新特征流型集合及候选特征点集合;若下一帧非最后一帧,移动至下一??;否则,结束。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1,指定第一帧图像中的目标,使用特征点检测方法提取第一帧图像目标区域的特征点,并获取每个特征点周围的局部区域图像;
    步骤2,对局部区域图像进行变换:所述变换包括缩放变换、旋转变换和错切变换,构造变换后的图像;
    步骤3,对每个变换后图像的特征点提取尺度不变特征描述向量,将每个尺度不变特征描述向量排列在一起,构成特征向量集;
    步骤4,采用线性子空间逼近特征向量集:针对该特征向量集,提取特征向量集的特征主元向量;生成特征描述符:将特征主元向量联结在一起,构成初始特征流型集合,同时生成初始候选特征点集合;
    步骤5,在下一帧中提取目标临近区域特征点尺度不变特征描述;
    步骤6,将下一帧中提取的特征点与当前帧的特征流型集合以及候选特征点集合中的元素进行匹配,生成匹配关系;
    步骤7,根据匹配关系计算连续两帧匹配点之间的单应变换矩阵;
    步骤8,对目标区域顶点坐标进行单应变换,计算出目标的位移;
    步骤9,更新并记录目标位置,更新特征流型集合及候选特征点集合;
    步骤10,若下一帧非最后一帧,移动至下一帧,并返回至步骤5;否则,结束。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤1中提取特征点的局部区域图像的范围,是以该特征点为中心,提取宽和高为分别为50像素×50像素的正方形图像区域。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤2包括以下步骤:
    步骤21,对局部图像区域进行缩放变换,得到三张缩放图像,三张缩放图像的分辨率的横和宽分别为原局部区域图像的一半,一倍和两倍;
    步骤22,对三张缩放图像分别进行旋转变换,旋转的角度为顺时针30度、60度、90度、120度、150度、180度、210度、240度、270度、300度和330度,得到包括未旋转照片的共36张图像;
    步骤23,对旋转后的图像分别进行错切变换,所述错切变换为对图像横坐标和纵 坐标的缩放,缩放参数取值范围均是{-1,0,1}。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤3为对每张变换图像的中心点提取其一个128维的尺度不变的特征描述向量,该向量包括所描述区域的尺度、所描述区域的主梯度方向和描述子矢量,将所述特征向量按照行序排列,即构成特征向量集合。

    5.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤4为使用主元分析方法对特征向量集合进行降维,提取两个以上特征主元向量,将提取到的每个特征主元向量作为特征流形表示。

    6.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤5为在下一帧目标临近区域,提取每个特征点生成一个128维的尺度不变的特征描述向量,且下一帧目标临近区域的中心与上一帧图像目标区域的中心一致,长宽和宽度为上一帧图像目标区域的2倍。

    7.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤6中包含两种匹配,一种是提取的特征点与当前帧的特征流型进行匹配;另一种是将提取的特征点与当前帧的候选特征点进行匹配。

    8.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤7为根据连续两帧的匹配特征点拟合出一个3x3的单应变换矩阵。

    9.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤8包括对前一帧为目标顶点所在位置进行单应变换,得到下一帧中目标所在的估计位置。

    10.  根据权利要求1所述的一种基于局部特征点特征流型的目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤9为更新记录跟踪目标的位置,对找到匹配的特征流型进行更新,对在候选特征点集合中出现一定次数以上的特征点,生成对应特征流型并加入特征流型集合,删除特征流型集合中一定次数未能匹配超过一定次数的特征流型。

    关 键 词:
    一种 基于 局部 特征 目标 跟踪 方法
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