| 主权项 |
1.一种基于灰度约束的协方差矩阵跟踪方法，包括下列步骤：(1)对于视频序列的一副图像，框选一长为M像素，宽为N像素的矩形区域矩形区域作为目标模型进行跟踪。(2)利用下列公式计算目标模型的每个点的灰度值g<sub>k</sub>，并计算目标模型的所有点的灰度值的平均值，g<sub>k</sub>＝0.2989*R<sub>k</sub>+0.5870*G<sub>k</sub>+0.1140*B<sub>k</sub> k∈[1，...，MN]，其中，R<sub>k</sub>为红色通道的值，G<sub>k</sub>为绿色通道的值，B<sub>k</sub>为蓝色通道的值；(3)提取目标模型的每个点的特征向量f<sub>k</sub>＝[x，y，R，G，B，G<sub>x</sub>，G<sub>y</sub>]，并计算目标模型的所有点的平均特征向量μ<sub>R</sub>，其中，x，y分别代表一个像素点的x轴和y轴坐标，R，G，B分别代表它红、绿、蓝三个通道的值。G<sub>x</sub>，G<sub>y</sub>分别是它的x轴和y轴方向灰度的梯度值；(4)计算目标模型的协方差矩阵C<sub>R</sub>，<img file="A2009100704200002C1.GIF" wi="669" he="121" />(5)在后继帧中，以目标模型为中心长宽各扩大后得到跟踪窗口，选取其中任意M×N大小的区域作为候选目标，按照步骤(2)给出的方法计算候选目标的所有点的灰度均值，检查是否满足下列灰度约束：候选目标与目标模型的灰度值平均值之差的绝对值比上目标模型的灰度均值小于设定阈值；(6)对于满足灰度约束的候选目标，计算它与目标模型的协方差矩阵的差异值<img file="A2009100704200002C2.GIF" wi="720" he="163" />差异值最小的候选目标区域即为被跟踪目标的位置，其中，λ<sub>k</sub>(C<sub>i</sub>，C<sub>j</sub>)是协方差矩阵C<sub>i</sub>和C<sub>j</sub>的广义特征值：λ<sub>k</sub>C<sub>i</sub>x<sub>k</sub>-C<sub>j</sub>x<sub>k</sub>＝0 k＝1...d，x<sub>k</sub>是协方差矩阵C<sub>i</sub>和C<sub>j</sub>的广义特征向量。 |
