本文選題：目標跟蹤　切入點：核相關(guān)濾波器　出處：《安徽大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著科技水平的不斷提高、電子元器件的更新迭代,當(dāng)今社會對智能化的社會要求越來越高,結(jié)合人工智能技術(shù)的前沿攝像頭也越來越多,技術(shù)水平的提高不僅便利了人們的日常生活,還是國家實力增強的證明。智能攝像頭中涉及到的一個重要的技術(shù)領(lǐng)域就是計算機視覺,計算機視覺是當(dāng)前十分活躍的前沿領(lǐng)域,與人們的生活息息相關(guān)、緊密聯(lián)系。計算機視覺已經(jīng)廣泛應(yīng)用于國家安全防護、交通智能監(jiān)控、無人車輛行駛、人機交互等各個領(lǐng)域,備受高校和企業(yè)單位關(guān)注。其中,目標跟蹤技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域的重要組成,也突顯出越來越重要的作用和應(yīng)用場景。當(dāng)前在線目標跟蹤有很多優(yōu)秀的算法,比如TLD、Struck、CT等,但是跟蹤快速且效果很好的目標跟蹤算法并不多,Struck大約20幀每秒,TLD大約28幀每秒,僅僅達到普通攝像頭的實時要求。基于核相關(guān)濾波器的目標跟蹤算法能達到100多幀每秒,部分算法采用循環(huán)矩陣技巧構(gòu)建分類器訓(xùn)練樣本,把樣本的數(shù)據(jù)矩陣變成循環(huán)矩陣,這樣的樣本采樣方式大大的增加了樣本的數(shù)量,提高了算法的準確率,同時使用一種連續(xù)的標簽來標記樣本,即距離樣本中心目標近的標簽值趨于1,距離樣本中心目標遠的標簽值趨于0,有效的反應(yīng)了每個負樣本的權(quán)重。大多數(shù)基于核相關(guān)濾波器的跟蹤算法會通過循環(huán)矩陣的性質(zhì),將分類器權(quán)重的求解問題由時域的卷積轉(zhuǎn)變到傅里葉域里進行點乘,借此避免算法在時間域中復(fù)雜的求逆運算,顯著提高運算效率。雖然核相關(guān)濾波器跟蹤算法在時間上優(yōu)于大多數(shù)主流算法,但是其仍然沒能解決目標跟蹤漂移、目標快速運動或者變速運動、尺度變化即光照變化明顯等問題對目標跟蹤算法造成的干擾。本文針對核相關(guān)濾波器跟蹤算法在目標快速運動、尺度變化及光照較暗情況下跟蹤性能降低的問題,提出了一種基于比例、積分、微分控制器的在線更新算法,并設(shè)計了一種有效的異常判斷模型來改善漂移問題。文章對跟蹤目標的歷史狀態(tài)以漸忘的比例形式進行更新,同時加入差分狀態(tài)來提前預(yù)判環(huán)境變化,并且利用感知哈希編碼匹配來判斷跟蹤是否出錯,進而來控制分類器的參數(shù)更新:首先對當(dāng)前幀的跟蹤目標進行哈希編碼并保存,再對新到來的一幀中跟蹤到的目標進行同樣的哈希編碼保存,對比兩者的相似度;然后依據(jù)相似度來決定是更新分類器參數(shù)還是重新檢測跟蹤目標。此外本文利用視頻上下幀的相關(guān)性來對成像設(shè)備抖動從而造成的視頻抖動模糊現(xiàn)象進行檢測和修復(fù)。實驗結(jié)果表明,本文算法對尺度變化、快速運動等影響屬性有很強的魯棒性。此外算法對其他屬性如光照變化、遮擋等也有較強的魯棒性,同時算法仍然保持很高的速度,能實現(xiàn)快速精準的目標跟蹤。
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【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN713

【參考文獻】

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本文編號：1563679