1.一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述目标跟踪方法包括以下步骤：步骤1，目标的初始化；

步骤2，感兴趣区域的颜色积分直方图和局部二值模式积分直方图特征提取；

步骤3，颜色特征和局部二值模式特征的特征确定性系数计算：计算每个粒子矩形框的颜色直方图特征和局部二值模式直方图特征，计算每个粒子背景区域的颜色直方图特征和局部二值模式直方图特征，计算每个粒子的颜色特征与其背景区域的颜色特征的似然比值并根据似然比值计算每个粒子的颜色特征与背景颜色特征的区分度，根据区分度计算每个粒子的颜色特征的特征确定性系数，计算每个粒子的局部二值模式特征与其背景区域的局部二值模式特征的似然比值并根据似然比值计算每个粒子的局部二值模式特征与背景局部二值模式特征的区分度，根据区分度计算每个粒子的局部二值模式特征的特征确定性系数；

步骤4，根据当前目标状态不同，选择不同的跟踪方法：如果目标状态正常，用颜色与局部二值模式特征融合的粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为部分遮挡，用颜色与局部二值模式特征融合的分块粒子滤波方法进行目标跟踪，如果目标状态为严重遮挡，用最小二乘法预测目标位置；

步骤5，更新当前目标状态；

步骤6，当目标处于正常状态时，更新目标的颜色特征模板、局部二值模式特征模板以及子块的颜色特征模板、局部二值模式特征模板；

步骤7，采用系统重采样方法进行粒子的重采样；

步骤8，粒子传播：经过重采样的粒子，在x、y方向上分别扩散得到新的对应粒子，作为下一帧中粒子的初始分布。

2.如权利要求1所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤1中，目标的初始化过程为：在第1帧中通过手动框选出目标，记目标跟踪框的高为height，宽为width，目标中心点坐标为(x1,y1)，提取目标区域的颜色直方图和局部二值模式特征并初始化目标的颜色特征模板H＝(h1,h2,…,hn)和局部二值模式特征模板G＝(g1,g2,…,gn)，n＝1,2,…,32，n是特征直方图的区间个数；将目标的高等分成三份横向子块，从上到下分别记为子块1、2、3，将目标的宽等分成三份纵向子块，从左到右分别记为子块4、5、6，提取每个子块的颜色直方图和局部二值模式特征并初始化目标的子块颜色特征模板Hi＝(h'1,h'2,…,h'n)和子块局部二值模式特征模板Gi＝(g'1,g'2,…,g'n)，i＝1,2,…,6；n＝1,2,…,32，初始化粒子数p，初始化各粒子的位置(p_xj,p_yj)，j＝1,2,…,p，初始化目标状态标志位Flag为0，初始化各子块的状态标志位FlagBi为0。

3.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤2中，感兴趣区域的颜色积分直方图和局部二值模式积分直方图特征提取过程为：读取第k帧图像P，感兴趣区域指能覆盖所有粒子背景区域的最小矩形区域，粒子的背景区域是以粒子位置为中心点，宽为 高为 的矩形区域减去目标矩形区域后的“回”字形区域，其中，height为目标跟踪框的高，width为目标跟踪框的宽，感兴趣区域的四个顶点A、B、C、D的坐标分别为：其中，(p_x,p_y)是粒子的坐标，min()是求最小值函数，max()是求最大值函数，计算感兴趣矩形区域ABCD上颜色特征的积分直方图Hin(x,y)，即计算从图像点P(xA,yA)到点P(x,y)构成的矩形区域内所有点的颜色直方图；计算感兴趣矩形区域ABCD上局部二值模式特征的积分直方图Gin(x,y)，即计算从图像点P(xA,yA)到点P(x,y)构成的矩形区域内所有点的局部二值模式直方图。

4.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤3中，颜色特征和局部二值模式特征的特征确定性系数的计算过程为：利用积分直方图对p个粒子分别提取以每个粒子j为中心的宽为width，高为height的矩形框内的颜色直方图特征HPj＝(hp1,hp2,…,hpn)和局部二值模式直方图特征GPj＝(gp1,gp2,…,gpn)，j＝1,2,…,p，n＝1,2,…,32，其中粒子j矩形框的四个顶点A'、B'、C'、D'坐标分别为：其中，(p_xj,p_yj)是粒子j的坐标，j＝1,2,…,p，则粒子j矩形框的颜色直方图特征HPj和局部二值模式直方图特征GPj分别为：HPj＝Hin(xA',yA')-Hin(xC',yC'-1)-Hin(xB'-1,yB')+Hin(xD'-1,yD'-1)，GPj＝Gin(xA',yA')-Gin(xC',yC'-1)-Gin(xB'-1,yB')+Gin(xD'-1,yD'-1)，其中，Hin(x,y)是感兴趣矩形区域上颜色特征的积分直方图，Gin(x,y)是感兴趣矩形区域上局部二值模式特征的积分直方图；利用积分直方图提取粒子j的背景区域的颜色直方图特征BG_HPj＝(bh1,bh2,…,bhn)和局部二值模式直方图特征BG_GPj＝(bg1,bg2,…,bgn)，n＝1,2,…,32，粒子的背景区域是以粒子位置为中心点，宽为 高为 的矩形区域减去目标矩形区域后的“回”字形区域，粒子背景区域的四个外顶点E'、F'、G'、H'坐标分别为：则粒子j背景区域的颜色直方图特征BG_HPj和局部二值模式直方图特征BG_GPj分别为：

BG_HPj＝Hin(xE',yE')-Hin(xG',yG'-1)-Hin(xF'-1,yF')+Hin(xH'-1,yH'-1)-HPj，BG_GPj＝Gin(xE',yE')-Gin(xG',yG'-1)-Gin(xF'-1,yF')+Gin(xH'-1,yH'-1)-GPj，计 算 粒 子 j 的 颜 色 特 征 与 其 背 景 区 域 的 颜 色 特 征 的 似 然 比 值n＝1,2,…,32，其中ε＝0.001，设T0为特征的区 分 度 阈 值 ，则 粒 子 j 的 颜 色 特 征 与 背 景 颜 色 特 征 的 区 分 度 为粒 子 j 的 颜 色 特 征 的 特 征 确 定 性 系 数 为计算粒子j的局部二值模式特征与其背景区域的局部二值

模式特征的似然比值 n＝1,2,…,32，其中ε＝

0.001，粒子j的局部二值模式特征与背景局部二值模式特征的区分度为

粒子j的局部二值模式特征的特征确定性系数为

5.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤4中，目标状态正常下的颜色与局部二值模式特征融合的粒子滤波目标跟踪过程为：对p个粒子分别计算粒子j的颜色特征HPj＝(hp1,hp2,…,hpn)与目标颜色特征模板H＝(h1,h2,…,hn)的巴氏系数 j＝1,

2,…,p，n＝1,2,…,32，巴氏距离为 计算粒子j的颜色特征权重

其中σ＝0.05，对各粒子的颜色特征权重进行归一化处理

对p个粒子分别计算粒子j的局部二值模式特征GPj＝(gp1,gp2,…,gpn)

与目标局部二值模式特征模板G＝(g1,g2,…,gn)的巴氏系数 巴

氏 距 离 为 计 算 粒 子 j 的 局 部 二 值 模 式 特 征 权 重

其中σ＝0.05，对各粒子的局部二值模式特征权重进行归一

化处理 从上一个步骤中可计算得到粒子j的颜色特征的特征确定性系

数为β_Cj，局部二值模式特征的特征确定性系数为β_Lj，计算各粒子颜色和局部二值模式特征融合后的权重为 若特征确定性系数β_Cj＝β_Lj＝0，则令β_Cj＝β_Lj＝0.5，对各粒子权重进行归一化处理将 各 粒 子 坐 标 按 其 权 重 加 权 得 到 当 前 帧 目 标 的 中 心 点 坐 标当前帧为第k帧。

6.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤4中，目标被部分遮挡时的颜色与局部二值模式特征融合的粒子滤波目标跟踪过程为：根据上一帧图像中目标出现遮挡情况而检测出的子块状态标志位 i＝1,2,…,6，对p个粒子分别计算粒子j中 时即有效子块的颜色直方图特征HPj_i和局部二值模式直方图特征GPj_i，j＝1,2,…,p；将粒子j的各有效子块的颜色特征与对应的子块颜色特征模板Hi进行对比，计算各有效子块i的巴氏系数i＝1,2,…,6，取有效子块相似度的均值作为对应粒子j整体部分的相似度，记有效子块个数为M，则粒子j的巴氏系数为 巴氏

距离为 计算各粒子的颜色特征权重 对各

粒子的颜色特征权重进行归一化处理 再将粒子j的各有效子块的局部

二值模式特征与对应的子块局部二值模式特征模板Gi进行对比，计算各有效子块i的巴氏系数 i＝1,2,…,6，取有效子块相似度的均值作为对应粒子j 整体部分的相似度 ，记有效子块 个数为M，则粒子j的巴氏 系数 为

巴氏距离为 计算各粒子的局部二值模式特征

权重 对各粒子的局部二值模式特征权重进行归一化处理

从上一个步骤中可计算得到粒子j的颜色特征的特征确定性系数为β_

Cj，局部二值模式特征的特征确定性系数为β_Lj，计算各粒子颜色和局部二值模式特征融合后的权重为 若特征确定性系数β_Cj＝β_Lj＝0，则令β_Cj＝β_Lj＝0.5，对各粒子权重进行归一化处理将 各 粒 子 坐 标 按 其 权 重 加 权 得 到 当 前 帧 目 标 的 中 心 点 坐 标当前帧为第k帧。

7.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤4中，目标被严重遮挡时的最小二乘法目标位置预测过程为：根据前面所有帧的目标中心点坐标(xt,yt)，t＝1,2,…,k-1，建立如下方程：通过解这个方程计算出各系数a1,a2,b1,b2，根据公式xk＝a1k+b1，yk＝a2k+b2计算得到第k帧中目标的中心点坐标(xk,yk)。

8.如权利要求1所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤5中，目标状态的更新过程为：从前面步骤中可计算得到当前帧目标的中心点坐标(xk,yk)，当前帧为第k帧，计算当前帧中目标颜色直方图特征Hacc＝(h1′,h2′,……,hn′)，n＝1,2,…,32，记当前帧目标颜色特征与颜色特征模板H＝(h1,h2,…,hn)的相似度为 n＝1,2,…,32，设目标的整体相似度阈值为T1，当B大于等于阈值T1时，说明目标在当前帧中是正常状态，如果此时目标状态标志位Flag等于

0，则保持不变，否则更新当前目标状态标志位为0，即表明此时目标已经脱离了遮挡；当B小于阈值T1时，说明目标在当前帧中被遮挡，提取目标坐标(xk,yk)区域上各子块i的颜色直方图特征记作Hacc_i，i＝1,2,…,6，计算各子块颜色特征与对应子块颜色特征模板Hi的相似度设子块的颜色特征相似度阈值为T2，则：即当Bi小于T2，该子块i为无效子块，记子块状态标志位 为0；当Bi大于等于T2，该子块i为有效子块，记子块状态标志位 为1，统计有效子块的数目M，根据有效子块数目来判定目标的遮挡严重程度：即当有效子块的数目M大于2时，说明目标在当前帧中被部分遮挡，更新目标状态标志位Flag为1，当有效子块的数目M小于等于2时，说明目标在当前帧中被严重遮挡，更新目标状态标志位Flag为2。

9.如权利要求1或2所述的一种基于颜色与局部二值模式特征融合的抗遮挡粒子滤波目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤6中，模板更新方法为：记目标颜色特征模板为H，当前帧的目标新坐标区域颜色直方图特征为Hacc，则模板更新公式为：H＝αH+(1-α)Hacc，其中，

0.80≤α≤0.99，α具体数值根据视频情况设定；目标的局部二值模式特征模板、子块的颜色特征模板、子块的局部二值模式特征模板更新方法与上述目标颜色特征模板更新方法类同。