单目标跟踪方法及系统

本发明涉及一种单目标跟踪方法，具体步骤如下：

a. 从输入视频的当前帧中手动选择一个待跟踪目标，进行随机蕨分类器训练，并建立在线目标模型； b. 在所述输入视频的下一帧中产生所有可能的图像块并进行过滤，以进行待跟踪目标的图像“粗定位”； c. 在得到“粗定位”的结果后，利用隐形状模型进行待跟踪目标在步骤b所述帧的精准定位； d. 将前一帧中的在线目标模型与步骤b所述帧中的目标模型作加权相加，根据步骤b所述帧中待跟踪目标位置产生新的正负样本，并利用所述新的正负样本进行随机蕨分类器的再训练； e. 重复步骤b至步骤d，处理所述输入视频的每一帧信息，直至视频结束。

此外，本发明还涉及一种单目标跟踪系统。

本发明能够提高单目标跟踪的实时性、稳定性以及准确度。

本发明涉及一种单目标跟踪方法，包括如下步骤：a.从输入视频的当前帧中手动选择一个待跟踪目标，进行随机蕨分类器训练，并建立在线目标模型；b.在所述输入视频的下一帧中产生所有可能的图像块并进行过滤，以进行待跟踪目标的图像“粗定位”；c.在得到“粗定位”的结果后，利用隐形状模型进行待跟踪目标在步骤b所述帧的精准定位；d.将前一帧中的在线目标模型与步骤b所述帧中的目标模型作加权相加，根据步骤b所述帧中待跟踪目标位置产生新的正负样本，并利用所述新的正负样本进行随机蕨分类器的再训练；及e.重复步骤b至步骤d，处理所述输入视频的每一帧信息，直至视频结束。本发明还涉及一种单目标跟踪系统。本发明能够提高单目标跟踪的实时性、稳定性以及准确度。