CN106251362B - 一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，包括以下步骤：S1：生成目标窗口模板；S2：提取快速相关邻域特征点；S3：筛选最优兴趣点；S4：兴趣点滑窗搜索；S5：特征点模板匹配更新；S6：决策投票目标输出。本发明还公开了一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪系统。本发明解决了复杂场景下目标跟踪的实时性差与稳定性低的问题，以快速相关邻域特征点为兴趣点检测，增强复杂场景下目标特征描述的鲁棒性；利用窗口互相关关系进行兴趣点筛选，提高目标描述的准确性；在进行模板构造时采用滑动窗口搜素与自适应多尺度模板匹配在线更新，最后采用决策投票实现目标窗口输出，提高了复杂场景下目标跟踪的精度及稳定性。

Description

一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术，特别是涉及一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法及系统。

背景技术

目标跟踪技术在图像处理与计算机视觉领域有着广泛的应用，如异常行为监控、交通流量监控、目标行为分析等领域。在现实场景中，由于目标形态变化、场景外部环境突变及场景多目标干扰，给目标跟踪的实时性与鲁棒性带来诸多难题。

目前，国内外研究学者对目标跟踪技术进行了大量研究，齐志权等在专利“一种用于目标跟踪的模板特征选择方法”中提出一种模板特征选取方法，能有效剔除目标模板内的非目标特征点，但应用于复杂场景下目标跟踪鲁棒差。常发亮等在论文“遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法”中提出边缘匹配算法及多块灰度匹配，解决了部分遮挡情况下目标跟踪问题，该方法难以适应场景性差，难以获得稳定跟踪。Alex Bewley等人在论文“Simple online and realtime tracking”中提出一种在线的实时目标跟踪方法，利用FrRCNN框架构造多目标检测与跟踪，该方法在复杂场景及光照变化剧烈时，跟踪性能难以保证。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术存在的缺陷的一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法及系统。

技术方案：本发明所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，包括以下步骤：

S1：生成目标窗口模板：目标窗口模板T_w包括左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U、下垂直模板T_D、当前帧的窗口更新模板T_wi和初始目标窗口模板T_w0，其中，左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U和下垂直模板T_D由如下方法得到：以当前窗口位置为中心，向左平移m个像素得到左水平模板T_L，向右平移m个像素得到右水平模板T_R，向上平移n个像素得到上垂直模板T_U，向下平移n个像素得到下垂直模板T_D；

S2：提取快速相关邻域特征点：构建相关邻域中的第一与第二邻域，并设定对应阈值；对目标窗口进行窗口滑动遍历，分别计算窗口第一邻域特征关系f₁(i,t)与第二邻域特征关系f₂(i,t)，根据兴趣点判定准则实现目标模板特征点的提取；

S3：筛选最优兴趣点：提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，构造加权距离系数E_kj，进而计算对应的兴趣点质量得分系数S，对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优兴趣点；

S4：兴趣点滑窗搜索：对下一帧图像进行兴趣点检测，当检测兴趣点有最优特征点时，根据最优兴趣点相对位置计算映射后的窗口位置；当检测兴趣点无最优特征点时，根据所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后的窗口位置，若检测兴趣点大于m个，窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解；

S5：特征点模板匹配更新：对于步骤S4得到的疑似目标窗口，首先构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定；然后根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口；

S6：决策投票目标输出：对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用步骤S1得到的六种目标窗口模板T_w，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系，构造投票池A和B，进而判断输出综合得分最大的疑似目标窗口。

进一步，所述步骤S2包括以下步骤：

S2.1：形成候选的相关邻域：相关邻域由两部分邻域构成：第一邻域为标准4邻域，包括4个点；第二邻域包括弱4邻域和4邻域轮廓外侧点，共8个点；

S2.2：设置第一邻域阈值为t₁，第二邻域阈值为t₂，候选兴趣点的像素值为I_t，定义候选兴趣点与第一邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(1)中，i∈[1,4]；

定义候选兴趣点与第二邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(2)中，i∈[5,12]；

S2.3：判断候选兴趣点：计算当前候选兴趣点的第一邻域特征关系f₁(i,t)，筛选出至少3个位置满足第一邻域关系f₁(i,t)＝1或f₁(i,t)＝-1的候选兴趣点；然后，对筛选后的候选兴趣点的位置按顺时针顺序计算其第二邻域特征关系f₂(i,t)，依次判断筛选后的候选兴趣点是否存在连续N个位置满足f₂(i,t)＝1或f₂(i,t)＝-1，若存在，则输出筛选后的候选兴趣点；否则，则继续进行搜索，直至完成全部第二邻域的搜索。

进一步，所述步骤S3包括以下步骤：

S3.1：提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，如式(3)所示：

式(3)中，σ_k为区域兴趣点k的标准差，σ_j为区域兴趣点j的标准差，k_uv为兴趣点k在窗口(u,v)处对应的值，j_uv为兴趣点j的在窗口(u,v)处对应的值，k_a为兴趣点k窗口内像素均值，j_a为兴趣点j窗口内像素均值，w为目标窗口模板的宽度；

S3.2：根据互相关系数C_kj构造加权距离系数E_kj：

式(4)中，r_kj为兴趣点k和j的马式距离，σ_kj为兴趣点k和j的标准差；

S3.3：根据加权距离系数E_kj计算对应的兴趣点质量得分系数S：

S＝log(1+E_kj) (5)

S3.4：对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优特征点。

进一步，所述步骤S5包括以下步骤：

S5.1：对于步骤S4得到的疑似目标窗口，利用高斯金字塔采样构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定，高斯金字塔采样因子N设置为:

N＝1.2^s (6)

式(6)中，s为空间采样因子；

S5.2：根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口，其中，窗口间归一化互相关参数NCCP为：

式(7)中，T为步骤S1中所述目标窗口模板中的任意一种，TP为疑似目标窗口，w和h分别是目标窗口模板的宽度和高度，i和j分别为目标窗口模板内像素的水平坐标与垂直坐标。

进一步，所述步骤S6包括以下步骤：

S6.1：对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用步骤S1得到的六种目标窗口模板T_w，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系：若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都满足归一化互相关参数≥a₁，则直接输出该窗口；若当前疑似目标窗口只与N₀满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S2；若当前疑似目标窗口只与N_i满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S3；若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都不满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S4。

S6.2：计算当前疑似目标窗口分别与T_L、T_R、T_U及T_D的相关响应N_L、N_R、N_u及N_D，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.5N_i+0.2(N_L+N_R+N_U+N_D) (8)

S6.3：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.6N_i+0.1(N_L+N_R+N_U+N_D) (9)

S6.4：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池B中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.4N_i+0.3(N_L+N_R+N_U+N_D) (10)

S6.5：若投票池A中有疑似目标窗口，则直接进行综合得分比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口；若投票池A中无疑似目标窗口，则将投票池B中所有疑似目标窗口的综合得分进行比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口。

本发明所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪系统，该系统包括：

目标窗口模板生成模块：用于生成左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U、下垂直模板T_D、当前帧的窗口更新模板T_wi和初始目标窗口模板T_w0；

快速相关邻域特征点提取模块：用于构建相关邻域中的第一与第二邻域，并设定对应阈值；对目标窗口进行窗口滑动遍历，分别计算窗口第一邻域特征关系f₁(i,t)与第二邻域特征关系f₂(i,t)，根据兴趣点判定准则实现目标模板特征点的提取；

最优兴趣点筛选模块：用于提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，构造加权距离系数E_kj，进而计算对应的兴趣点质量得分系数S，对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优兴趣点；

兴趣点滑窗搜索模块：用于对下一帧图像进行兴趣点检测，当检测兴趣点有最优特征点时，根据最优兴趣点相对位置计算映射后的窗口位置；当检测兴趣点无最优特征点时，根据所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后的窗口位置，若检测兴趣点大于m个，窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解；

特征点模板匹配更新模块：用于对兴趣点滑窗搜索模块得到的疑似目标窗口构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定；然后根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口；

决策投票目标输出模块：用于对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用目标窗口模板生成模块得到的六种目标窗口模板T_w，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系，构造投票池A和B，进而判断输出综合得分最大的疑似目标窗口。

有益效果：本发明解决了复杂场景下目标跟踪的实时性差与稳定性低的问题，以快速相关邻域特征点为兴趣点检测，增强复杂场景下目标特征描述的鲁棒性；利用窗口互相关关系进行兴趣点筛选，提高目标描述的准确性；在进行模板构造时采用滑动窗口搜素与自适应多尺度模板匹配在线更新，最后采用决策投票实现目标窗口输出，提高了复杂场景下目标跟踪的精度及稳定性。与现有技术相比，本发明提出的方法在场景适应性与鲁棒性上均获得较好效果，目标跟踪效果优异。

附图说明

图1为本发明的具体实施方式的方法流程图；

图2为本发明的具体实施方式的快速相关邻域特征点检测的示意图；

图3为本发明的具体实施方式的决策投票目标输出过程的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本发明的技术方案作进一步的介绍。

本发明公开了一种基于相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：生成目标窗口模板；

设目标窗口T_w尺寸w×h，窗口位置(x,y)，以当前窗口位置为中心，向左平移m个像素得到左水平模板T_L，向右平移m个像素得到右水平模板T_R，向上平移n个像素得到上垂直模板T_U，向下平移n个像素得到下垂直模板T_D；其中m＝0.2w(向上取整，不足3个像素时取3)，n＝0.2h(向上取整，不足3个像素时取3)，w和h分别是目标窗口模板的宽度和高度，初始得到的目标窗口模板由上述5种模板构成。对于连续帧图像，目标窗口模板都将进行在线更新，进而确保适应目标变化来实现稳定跟踪，同时，初始目标窗口T_w0将继续保留，最终形成的目标窗口模板由上述6种模板构成。

S2：提取快速相关邻域特征点；

包括以下步骤：

S2.1：形成候选的相关邻域：如图2所示，相关邻域由两部分邻域构成：第一邻域为标准4邻域，包括4个点，位置分别为1、2、3和4；第二邻域包括弱4邻域和4邻域轮廓外侧点，弱4领域的位置分别为6、8、10和12，4领域轮廓外侧点的位置分别为5、7、9和11，共8个点；

S2.2：设置第一邻域阈值为t₁＝10，第二邻域阈值为t₂＝6，候选兴趣点的像素值为I_t，定义候选兴趣点与第一邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(1)中，i∈[1,4]；

定义候选兴趣点与第二邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(2)中，i∈[5,12]；

f₁(i,t)与f₂(i,t)刻画了相关邻域对中心像素点的不同影响程度；

S2.3：计算当前候选兴趣点的第一邻域特征关系f₁(i,t)，筛选出至少3个位置满足第一邻域关系f₁(i,t)＝1或f₁(i,t)＝-1的候选兴趣点；然后，对筛选后的候选兴趣点的位置按顺时针顺序计算其第二邻域特征关系f₂(i,t)，即按照5,6,7,…,12的顺序计算，依次判断筛选后的候选兴趣点是否存在连续N个位置满足f₂(i,t)＝1或f₂(i,t)＝-1，若存在，则输出筛选后的候选兴趣点；否则，则继续进行搜索，直至完成全部第二邻域的搜索。

S3：筛选最优兴趣点：

为刻画检测到的兴趣点质量得分系数S，对当前帧图像中兴趣点与其上一帧图像中兴趣点进行特征点匹配，特征点匹配要求兴趣点位置在w×w窗口内，因此，步骤S3包括以下步骤：

S3.1：提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，如式(3)所示：

式(3)中，σ_k为兴趣点k的标准差，σ_j为兴趣点j的标准差，k_uv为兴趣点k在窗口(u,v)处对应的值，j_uv为兴趣点j的在窗口(u,v)处对应的值，k_a为兴趣点k窗口内像素均值，j_a为兴趣点j窗口内像素均值，w为目标窗口模板的宽度；

S3.2：根据互相关系数C_kj构造加权距离系数E_kj：

式(4)中，r_kj为兴趣点k和j的马式距离，σ_kj为兴趣点k和j的标准差；

S3.3：根据加权距离系数E_kj计算对应的兴趣点质量得分系数S：

S＝log(1+E_kj) (5)

S3.4：对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前20％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优特征点。需要说明的是，若特征点子集中元素不足2个，则不需要进行筛选。

S4：兴趣点滑窗搜索；

对下一帧图像进行兴趣点检测，根据兴趣点位置进行窗口搜索，滑窗搜索实现疑似目标窗口的提取。窗口搜索策略分为以下两个情形：

1)当检测兴趣点有最优特征点时，根据连续帧中最优特征点相对位置计算映射后窗口位置，若最优特征点大于两个，窗口相对位置变化以最优特征点构成曲线的质心位置进行求解；

2)当检测兴趣点无最优特征点时，根据连续帧中所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后窗口位置，若检测兴趣点大于两个，窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解。

S5：特征点模板匹配更新；

上步骤得到的疑似窗口在很多场景下并不能很好的刻画当前帧目标变化情况，因此需要及时调整特征点模板匹配情况来实现自适应窗口更新。步骤S5包括以下步骤：

S5.1：对于原始疑似目标窗口TP_w，其尺寸大小为w'×h'，为解决多尺度下目标窗口变化，采样变化因子N设置为:

N＝1.2^s (6)

式(6)中，s∈[-4,4]为空间采样因子，空间窗内连续帧目标变化长宽被分别限制在[0.5w',2w']，[0.5h',2h']。

S5.2：为快速寻找每一帧图像中最匹配的窗口，目标特征点模板匹配度量采取归一化互相参数；窗口间归一化互相关参数NCCP定义如下：

式(7)中，T为步骤S1中所述目标窗口模板中的任意一种，TP为疑似目标窗口，w与h分别是目标窗口模板的宽度和高度，i和j分别为分别为目标窗口模板内像素的水平坐标与垂直坐标，因此在生成疑似目标窗口后都需要将其归一化到目标窗口模板尺寸。

S6：决策投票目标输出；

对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，疑似目标窗口种类有9种，匹配模板由6种，决策投票目标输出包括以下步骤：

S6.1：对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用步骤S1得到的六种目标窗口模板T_w，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系：若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都满足归一化互相关参数≥a₁，则直接输出该窗口；若当前疑似目标窗口只与N₀满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S2；若当前疑似目标窗口只与N_i满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S3；若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都不满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S4。

S6.2：计算当前疑似目标窗口分别与T_L、T_R、T_U及T_D的相关响应N_L、N_R、N_u及N_D，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.5N_i+0.2(N_L+N_R+N_U+N_D) (8)

S6.3：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.6N_i+0.1(N_L+N_R+N_U+N_D) (9)

S6.4：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池B中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.4N_i+0.3(N_L+N_R+N_U+N_D)(10)

S6.5：若投票池A中有疑似目标窗口，则直接进行综合得分比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口；若投票池A中无疑似目标窗口，则将投票池B中所有疑似目标窗口的综合得分进行比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口。

本发明还公开了一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪系统，该系统包括：

目标窗口模板生成模块：用于生成左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U、下垂直模板T_D、当前帧的窗口更新模板T_wi和初始目标窗口模板T_w0；

快速相关邻域特征点提取模块：用于构建相关邻域中的第一与第二邻域，并设定对应阈值；对目标窗口进行窗口滑动遍历，分别计算窗口第一邻域特征关系f₁(i,t)与第二邻域特征关系f₂(i,t)，根据兴趣点判定准则实现目标模板特征点的提取；

最优兴趣点筛选模块：用于提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，构造加权距离系数E_kj，进而计算对应的兴趣点质量得分系数S，对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优兴趣点；

兴趣点滑窗搜索模块：用于对下一帧图像进行兴趣点检测，当检测兴趣点有最优特征点时，根据最优兴趣点相对位置计算映射后的窗口位置；当检测兴趣点无最优特征点时，根据所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后的窗口位置，若检测兴趣点大于m个，窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解；

特征点模板匹配更新模块：用于对兴趣点滑窗搜索模块得到的疑似目标窗口构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定；然后根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口；

决策投票目标输出模块：用于对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用目标窗口模板生成模块得到的六种目标窗口模板T_w，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系，构造投票池A和B，进而判断输出综合得分最大的疑似目标窗口。

Claims (6)

1.一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：生成目标窗口模板：目标窗口模板T_w包括左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U、下垂直模板T_D、当前帧的窗口更新模板T_wi和初始目标窗口模板T_w0，其中，左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U和下垂直模板T_D由如下方法得到：以当前窗口位置为中心，向左平移m个像素得到左水平模板T_L，向右平移m个像素得到右水平模板T_R，向上平移n个像素得到上垂直模板T_U，向下平移n个像素得到下垂直模板T_D；

S2：提取快速相关邻域特征点：构建相关邻域中的第一与第二邻域，并设定对应阈值；对目标窗口进行窗口滑动遍历，分别计算窗口第一邻域特征关系f₁(i₁,t)与第二邻域特征关系f₂(i₂,t)，i₁为第一邻域的点，i₁∈[1,4]，i₂为第二邻域的点，i₂∈[5,12]，t为候选兴趣点，根据兴趣点判定准则实现目标模板特征点的提取；

S3：筛选最优兴趣点：提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，构造加权距离系数E_kj，k表示兴趣点k，j表示兴趣点j，进而计算对应的兴趣点质量得分系数S，对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优兴趣点；T和U都表示阈值；

S4：兴趣点滑窗搜索：对下一帧图像进行兴趣点检测，当检测兴趣点有最优特征点时，根据最优兴趣点相对位置计算映射后的疑似目标窗口位置；当检测兴趣点无最优特征点时，根据所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后的疑似目标窗口位置，若检测兴趣点大于m₁个，疑似目标窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解；

S5：特征点模板匹配更新：对于步骤S4得到的疑似目标窗口，首先构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定；然后根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相关参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口；

S6：决策投票目标输出：对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用步骤S1得到的六种目标窗口模板，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系，构造投票池A和B，进而判断输出综合得分最大的疑似目标窗口。

2.如权利要求1所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下步骤：

S2.1：形成候选的相关邻域：相关邻域由两部分邻域构成：第一邻域为标准4邻域，包括4个点；第二邻域包括弱4邻域和4邻域轮廓外侧点，共8个点；

S2.2：设置第一邻域阈值为t₁，第二邻域阈值为t₂，候选兴趣点的像素值为I_t，定义候选兴趣点与第一邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(1)中，i₁∈[1,4]；为第一邻域点的像素值；

定义候选兴趣点与第二邻域像素的之间邻域特征关系为：

式(2)中，i₂∈[5,12]；为第二邻域点的像素值；

S2.3：判断候选兴趣点：计算当前候选兴趣点的第一邻域特征关系f₁(i₁,t)，筛选出至少3个位置满足第一邻域关系f₁(i₁,t)＝1或f₁(i₁,t)＝-1的候选兴趣点；然后，对筛选后的候选兴趣点的位置按顺时针顺序计算其第二邻域特征关系f₂(i₂,t)，依次判断筛选后的候选兴趣点是否存在连续N个位置满足f₂(i₂,t)＝1或f₂(i₂,t)＝-1，若存在，则输出筛选后的候选兴趣点；否则，则继续进行搜索，直至完成全部第二邻域的搜索。

3.如权利要求1所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下步骤：

S3.1：提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，如式(3)所示：

式(3)中，σ_k为区域兴趣点k的标准差，σ_j为区域兴趣点j的标准差，k_uv为兴趣点k在窗口(u,v)处对应的值，j_uv为兴趣点j的在窗口(u,v)处对应的值，k_a为兴趣点k窗口内像素均值，j_a为兴趣点j窗口内像素均值，w为目标窗口模板的宽度；

S3.2：根据互相关系数C_kj构造加权距离系数E_kj：

式(4)中，r_kj为兴趣点k和j的马式距离，σ_kj为兴趣点k和j的标准差；

S3.3：根据加权距离系数E_kj计算对应的兴趣点质量得分系数S：

S＝log(1+E_kj) (5)

S3.4：对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优特征点。

4.如权利要求1所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下步骤：

S5.1：对于步骤S4得到的疑似目标窗口，利用高斯金字塔采样构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定，高斯金字塔采样因子N设置为:

N＝1.2^s (6)

式(6)中，s为空间采样因子；

S5.2：根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相关参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口，其中，窗口间归一化互相关参数NCCP为：

式(7)中，T₁为步骤S1中所述目标窗口模板中的任意一种，TP为疑似目标窗口，w和h分别是目标窗口模板的宽度和高度，i₃和j₁分别为目标窗口模板内像素的水平坐标与垂直坐标，m为以窗口位置(x，y)为中心，向左或者向右平移的像素个数；n为以窗口位置(x，y)为中心，向上或者向下平移的像素个数。

5.如权利要求1所述的基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S6包括以下步骤：

S6.1：对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用步骤S1得到的六种目标窗口模板，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系：若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都满足归一化互相关参数≥a₁，则直接输出该窗口；若当前疑似目标窗口只与N₀满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S2；若当前疑似目标窗口只与N_i满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S3；若当前疑似目标窗口与N₀及N_i都不满足归一化互相关参数≥a₁，则返回步骤S4；

S6.2：计算当前疑似目标窗口分别与T_L、T_R、T_U及T_D的相关响应N_L、N_R、N_u及N_D，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.5N_i+0.2(N_L+N_R+N_U+N_D) (8)

S6.3：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池A中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.6N_i+0.1(N_L+N_R+N_U+N_D) (9)

S6.4：计算当前疑似目标窗口与N₀、N_i模板的相关响应，将该疑似目标窗口的综合得分放入决策投票池B中，该情况下综合得分ST计算为下式：

ST＝0.3N₀+0.4N_i+0.3(N_L+N_R+N_U+N_D) (10)

S6.5：若投票池A中有疑似目标窗口，则直接进行综合得分比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口；若投票池A中无疑似目标窗口，则将投票池B中所有疑似目标窗口的综合得分进行比较，输出综合得分最大的疑似目标窗口。

6.一种基于快速相关邻域特征点的滑窗目标跟踪系统，其特征在于：该系统包括：

目标窗口模板生成模块：用于生成左水平模板T_L、右水平模板T_R、上垂直模板T_U、下垂直模板T_D、当前帧的窗口更新模板T_wi和初始目标窗口模板T_w0；

快速相关邻域特征点提取模块：用于构建相关邻域中的第一与第二邻域，并设定对应阈值；对目标窗口进行窗口滑动遍历，分别计算窗口第一邻域特征关系f₁(i₁,t)与第二邻域特征关系f₂(i₂,t)，i₁为第一邻域的点，i₁∈[1,4]，i₂为第二邻域的点，i₂∈[5,12]，t为候选兴趣点，根据兴趣点判定准则实现目标模板特征点的提取；

最优兴趣点筛选模块：用于提取兴趣点的目标窗口，计算当前窗口与上一帧图像窗口的互相关系数C_kj，构造加权距离系数E_kj，k表示兴趣点k，j表示兴趣点j，进而计算对应的兴趣点质量得分系数S，对兴趣点集及对应质量得分系数S进行排序，选取质量得分系数在前T％且满足S≥U的特征点子集作为该目标的最优兴趣点；T和U都表示阈值；

兴趣点滑窗搜索模块：用于对下一帧图像进行兴趣点检测，当检测兴趣点有最优特征点时，根据最优兴趣点相对位置计算映射后的疑似目标窗口位置；当检测兴趣点无最优特征点时，根据所有检测兴趣点构成的闭合曲线计算映射后的疑似目标窗口位置，若检测兴趣点大于m个，疑似目标窗口相对位置变化以所有兴趣点构成曲线的质心位置进行求解；

特征点模板匹配更新模块：用于对兴趣点滑窗搜索模块得到的疑似目标窗口构造多尺度空间窗，对空间窗内连续帧目标变化的长宽进行限定；然后根据目标特征点模板匹配度量采取归一化互相关参数，寻找对应每一帧图像中最匹配目标窗口；

决策投票目标输出模块：用于对上述空间内疑似目标窗口进行模板匹配，匹配模板采用目标窗口模板生成模块得到的六种目标窗口模板，将所有疑似目标窗口分别与匹配模板中的初始目标窗口模板T_w0进行一一匹配计算出相应的响应N₀，将所有疑似目标窗口分别与当前帧的窗口更新模板T_wi进行一一匹配计算出相应的响应N_i，分别计算N₀、N_i与决策阈值a₁的关系，构造投票池A和B，进而判断输出综合得分最大的疑似目标窗口。