基于自适应模型的稠密时空上下文目标跟踪方法

摘要

本发明提出了一种基于自适应模型的稠密时空上下文目标跟踪方法，包括如下步骤：S1，用户指定并给出视频第一帧初始矩形框的跟踪目标，并用于初始化得到STC常规模板，然后立即对该常规模板进行一次快照保存得到第一个历史快照模板并将其加入快照模板组中；S2，当t帧到来时，同时使用历史快照模板组和STC常规模板对t帧进行跟踪估计；S3，然后取出快照模板组中估计得到的最高置信度代入公式中判断，若历史快照模板的适应性强于常规模板时，则将历史快照模板对常规进行快照回滚，最后将帧索引值代入公式Index_frame％φ＝＝0中判断是否达到了快照采集的间隔阈值来采集新的快照，从而始终保持准确跟踪目标。

主权项

一种基于自适应模型的稠密时空上下文目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，用户指定并给出视频第一帧初始矩形框的跟踪目标，并用于初始化得到STC常规模板，然后立即对该常规模板进行一次快照保存得到第一个历史快照模板并将其加入快照模板组中；S2，当t帧到来时，同时使用历史快照模板组和STC常规模板对t帧进行跟踪估计；S3，然后取出快照模板组中估计得到的最高置信度代入公式中判断，若历史快照模板的适应性强于常规模板时，则将历史快照模板对常规进行快照回滚，最后将帧索引值代入公式Index_frame％φ＝＝0中判断是否达到了快照采集的间隔阈值来采集新的快照，从而始终保持准确跟踪目标。