| 专利名称 | 基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法 | 申请号 | CN201210359621.X | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102999766A | 公开（授权）日 | 2013.03.27 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所;北京中科奥森科技有限公司 | 发明（设计）人 | 李子青;文珑银;雷震;易东 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法 至基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法 | 法律状态 | 授权 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法，用于对视频中出现的目标图像进行跟踪，该方法包括如下步骤：建立目标跟踪的时间结构上下文模型和空间结构上下文模型；在该视频帧中对目标可能出现的区域进行采样，得到采样图像；将所述采样图像输入所述时间结构上下文模型和空间结构上下文模型中，得到该采样图像中的各采样点为目标所在区域的时间概率结果和空间概率结果；将所述空间概率结果和时间概率进行融合，得到各采样点属于目标区域的后验概率，将所述后验概率的最大值所对应的采样点作为目标跟踪的最终结果。本发明能够在事先不了解目标任何信息，不了解目标所在场景的任何信息条件下，通过对目标表象特征的自动在线学习，准确的将目标的位置定位出来。 |
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