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(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CN104537689A
(43)申请公布日2015.04.22
(21)申请号CN201410822318.8
(22)申请日2014.12.25
(71)申请人中国科学院自动化研究所
地址100080北京市海淀区中关村东路95号
(72)发明人郑碎武刘林山乔红
(74)专利代理机构北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人方振昌
(51)Int.CI
G06T7/20
权利要求说明书说明书幅图
(54)发明名称
基于局部对比显著性联合特征的目
标跟踪方法
(57)摘要
本发明为一种基于局部对比显著性
联合特征的目标跟踪方法。包括步骤：(1)
目标跟踪开始初始化选取目标区域和背景
区域；(2)提取目标区域和局部背景区域的
颜色、纹理、梯度方向直方图特征，进行
自下而上显著特征提取；(3)自上而下的特
征评估，修正显著性模型；本发明利用显
著性特征强区分性、稳健性，作为单一的
特征的补充，能够较好的表述目标，可以
提高系统在目标与背景具有相似特征分
布、局部遮挡、目标自身变化等复杂场景
下的跟踪性能，具有较强的鲁棒性。
法律状态
法律状态公告日法律状态信息法律状态
专利权的转移IPC(主分类):G06K
9/00专利号:ZL2014108223188登
记生效日更事项:专
利权人变更前权利人:中国科学院
自动化研究所变更后权利人:惠州
中科先进制造有限公司变更事项:专利申请权、专利权
2023-08-15
地址变更前权利人:100080北京的转移
市海淀区中关村东路95号变更后
权利人:516025广东省惠州市惠
澳大道惠南高新科技产业园金达
路7号厂区服务楼(B栋)第2层
209、210号
权利要求说明书
1.基于局部对比显著性联合特征的目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1:选取动态场景下视频的第t帧输入含有跟踪目标和常用背景环境的视频帧，
手动选取目标区域，并用矩形框表示目标区域的边界；
步骤S2：根据目标区域选取背景区域，并用矩形框表示背景区域的边界；
步骤S3：分别提取目标区域和背景区域的颜色直方图特征、纹理直方图特征、梯
度直方图特征，计算每个特征的概率值，并生成对应的概率图；
步骤S4：依据提取的颜色直方图特征、纹理直方图特征、梯度直方图特征，分别
计算每个特征的对比度值，定义为显著性特征，并生成对应的特征向量
fsub1/sub、fsub2/sub、fsub3/sub；
步骤S5：基于特征向量fsub1/sub、fsub2/sub、fsub3/sub，堆栈构造
样本特征向量
F＝[fsub1/sub，fsub2/sub,fsub3/sub]supT/sup
步骤S6：依据每个特征图对目标显著性的贡献度，利用学习算法估计最优特征权，
选出最显著特征；
步骤S7：利用最显著特征分别建立目标和背景观测模型，利用MeanShift算法找
到目标下一帧的位置；
步骤S8：判断显著性特征确定的跟踪框和目标位置的相似性
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