基于特征补偿的单目标跟踪方法

本发明公开了一种基于后验像素颜色直方图、方向梯度直方图、卷积神经网络的特征补偿视频目标跟踪方法，在简单场景使用简单特征以保证实时性，复杂场景使用复杂特征，以保证准确性。通过后验像素直方图和方向梯度直方图的两种特征相结合，得到的响应特征图能够很好的适应视频场景比较简单的情况；训练一个分类器用以判断前者融合得到的响应在什么情况下得到的目标不可信；最后再根据分类器的判断结果，选择是否要加入速度较慢但是表现更为鲁棒的卷积神经网络跟踪器对跟踪出现偏离的目标进行矫正，或者对跟踪丢失的目标重新找回。本发明提高了视频中判断目标大小和位置的精度，并且其能够较好的适应长时间的目标跟踪任务，以达到现实应用的场景。