【摘要】：在城市化高速發(fā)展的今天,智慧交通和智慧城市的建設(shè)對(duì)現(xiàn)代都市的發(fā)展具有非常積極的作用。作為建設(shè)智慧交通和智慧城市的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),視頻目標(biāo)跟蹤,在智能監(jiān)控視頻分析中發(fā)揮著重要作用。因此,研究視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)不僅有助于在海量視頻數(shù)據(jù)中能夠更快更準(zhǔn)確地分析監(jiān)控視頻,促進(jìn)智能監(jiān)控視頻分析的發(fā)展,還能夠推進(jìn)智慧交通和智慧城市的建設(shè)。視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的主要任務(wù)是,給定一段圖像序列或者輸入視頻,以及初始幀需要跟蹤的目標(biāo)的狀態(tài),估計(jì)后續(xù)幀目標(biāo)的位置和尺度。其過程一般包括,首先根據(jù)上一幀的狀態(tài)提取目標(biāo)的特征去構(gòu)造目標(biāo)的表達(dá)模型,并將其運(yùn)用在當(dāng)前幀中,然后采用不同的方法和策略估計(jì)出目標(biāo)的位置和尺度,最后更新目標(biāo)的模型。近年來,得益于深度學(xué)習(xí)以及相關(guān)濾波的發(fā)展,出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的目標(biāo)跟蹤算法,推動(dòng)了目標(biāo)跟蹤技術(shù)的飛速發(fā)展。而影響它們性能的是跟蹤過程中出現(xiàn)的各類挑戰(zhàn),如光照變化、背景嘈雜、惡劣天氣、背景遮擋等。針對(duì)以上挑戰(zhàn),本文分別從單模態(tài)和多模態(tài)兩個(gè)角度,開展了跟蹤算法的相關(guān)研究,主要的工作包括以下兩個(gè)方面:(1)針對(duì)特征的噪聲和冗余對(duì)目標(biāo)跟蹤的影響,本文提出了一種基于稀疏編碼驅(qū)動(dòng)模型相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法。具體來說,根據(jù)干凈的初始幀的目標(biāo)特征構(gòu)造字典,然后運(yùn)用稀疏編碼技術(shù),將后續(xù)幀提取的特征編碼成更具有判別力的重構(gòu)特征。然而,相比于原始特征,在第一幀構(gòu)建的字典上學(xué)習(xí)的重構(gòu)特征可能無法完全表示后續(xù)幀連續(xù)變化的目標(biāo),據(jù)此,本文采用原始特征和重構(gòu)特征聯(lián)合學(xué)習(xí)相關(guān)濾波器。得益于聯(lián)合學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),我們?cè)谝粋�(gè)統(tǒng)一框架中聯(lián)合學(xué)習(xí)相關(guān)濾波和稀疏編碼。最后在三個(gè)公眾數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,驗(yàn)證了所提算法的有效性以及魯棒性。(2)針對(duì)光照變化和惡劣天氣對(duì)目標(biāo)跟蹤的影響,本文提出了一種基于協(xié)同低秩模型的跨模態(tài)相關(guān)濾波跟蹤算法。具體而言,紅外攝像儀可以捕捉到溫度超過絕對(duì)零度的物體發(fā)出的紅外線輻射,故此,在一些惡劣環(huán)境下,將可見光和熱紅外兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,可以實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ),增加跟蹤的準(zhǔn)確性。進(jìn)一步,通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生相似的相關(guān)濾波,使得它們?cè)诙ㄎ荒繕?biāo)上達(dá)到一致性。因此,考慮到兩個(gè)模態(tài)之間的相互依賴的關(guān)系,本文采用低秩約束來聯(lián)合學(xué)習(xí)相關(guān)濾波,以促進(jìn)兩個(gè)模態(tài)信息有效融合,進(jìn)而提升跟蹤的性能。
【圖文】：

支持向量機(jī)，都使得目標(biāo)跟蹤不斷邁上新的臺(tái)階。決策樹分類，貝葉斯分類逡逑以及各種聚類方法，也為ｎ標(biāo)跟蹤的發(fā)展提供新的思路。當(dāng)前基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)逡逑的視頻目標(biāo)跟蹤方法的基本流程如圖２．１所示。逡逑＜邐＾邋ｒ邐ｎ邋／＊邐＼逡逑圖像序列0目標(biāo)特征模型目標(biāo)定位策略Ｉ！〉跟蹤結(jié)果逡逑Ｖ邐＾邋Ｖ邐ｒ＿Ｉ邐Ｊ邋Ｖ邐Ｊ逡逑１邋ｆ—ｎ７Ｔ逡逑Ｖ—模型更新逡逑＼邐Ｊ逡逑圖２．１：視覺目標(biāo)跟蹤基本流程逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２．１：邋Ｔｈｅ邋ｆｉ邋ａｍｅｗｏｒｋ邋ｏｆ邋ｖｉｓｕａｌ邋ｏｂｊｅｃｔ邋ｔｒａｃｋｉｎｇ逡逑一、基于稀疏表示的跟蹤方法逡逑５逡逑

Ｆｉｇｕｒｅ邋３．１：邋Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ邋ｐｌｏｔｓ邋ａｎｄ邋ｓｕｃｃｅｓｓ邋ｐｌｏｔｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｐｒｏｐｏｓｅｄ邋ｔｒａｃｋｅｒ邋ａｇａｉｎｓｔ邋ｏｔｈｅｒ邋ｓｔａｔｅ－ｏｆ－ｔｈｅ－ａｉｌ逡逑ｔｒａｃｋｅｒｓ邋ｏｎ邋ｔｈｅ邋ＯＴＢ５０邋ｄａｔａｓｅｔ逡逑圖３．邋１展示了本章所提方法和其他１１種方法在數(shù)據(jù)集ＯＴＢ５０上的對(duì)比結(jié)逡逑果，分析結(jié)果如下。如圖，Ｏｕｒｓ－ＨＣＦ和Ｏｕｒｓ－ＤＣＦ在ＰＲ上分別排在第二和第九，，逡逑在ＳＲ上分別排在第三和第ｉ＇？一。相比于我們的Ｂａｓｅｌｉｎｅ方法ＨＣＦ和ＤＣＦ，逡逑Ｏｕｒｓ－ＨＣＦ邋和邋Ｏｕｒｓ－ＤＣＦ邋分別在邋ＰＲ／ＳＲ邋上提升了邋２．４％／］邋．８。／。和邋４．６％／２．４。／0。另外，逡逑Ｏｕｒｓ－ＨＣＦ也勝過了當(dāng)前先進(jìn)的坫十深度的跟蹤方法ＰＴＡＶ，邋ＣＳＲＩＸ＇Ｆ’逡逑ＣＮＮ－ＳＶＭ，基于相關(guān)濾波的方法ＳＲＤＣＦ，邋ＤＳＳＴ，邋ＤＣＦ，邋ＫＣＦ，以及z1ｆ結(jié)構(gòu)逡逑化支持向量機(jī)的跟蹤方法ＭＥＥＭ
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TN713

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本文編號(hào)：2711578