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申请/专利权人：河南中烟工业有限责任公司

摘要：本发明提供一种基于扩展Wang‑landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，包括：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；重复上述步骤直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置。本发明能增大目标状态区域中样本的接受概率，提高样本质量。

主权项：1.一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，其特征在于，包括：步骤1：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；步骤2；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang-landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang-landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；步骤3：通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；步骤4：对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；步骤5：重复上述步骤2至步骤4直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置；其中，通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域，包括：对候选样本使用多范围似然接受函数进行评估： 其中，Yt代表状态Xt的观测值，为前一个样本Xt所在子区域，是候选样本Xt′所在子区域，pYt；Xt′为候选样本的似然度，pYt；Xt为前一个样本的似然度，为子区域的态密度值，为子区域的的态密度值，为子区域的区域似然度，为子区域的的区域似然度，QXt；Xt′和QXt′；Xt为提议密度；若接受概率a大于1则直接接受样本，若接受概率a处于0至1，则接受，若接受概率a小于1，则接受概率a与一个0至1范围的随机数进行比较，若大于随机数则接受，若小于则拒绝。

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