目標跟蹤技術(shù)的研究不僅能夠促進計算機視覺等理論的發(fā)展,而且還廣泛地應(yīng)用于生活中,具有重要的應(yīng)用價值。由于在跟蹤過程中會遇到各種復(fù)雜的挑戰(zhàn)因素,這就需要提高算法的魯棒性。本文針對主流的目標跟蹤方法進行研究,考慮到深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成功地應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域,將深度學(xué)習(xí)的方法與相關(guān)濾波的框架進行相結(jié)合。首先針對單一特征不能較好地對目標外觀進行建模的問題,可以采用特征融合和深度學(xué)習(xí)中卷積網(wǎng)絡(luò)模型的方式進行改進。其中使用深度學(xué)習(xí)的方式可以得到含有空間信息和語義信息的特征,再用特征去訓(xùn)練相關(guān)濾波器,將濾波器的結(jié)果進行加權(quán)融合,尋找響應(yīng)最大值的位置。其次,由于該框架使用固定大小的搜索窗口,在跟蹤過程中,目標與攝像頭的相對移動會引起尺度變化。因此,本文引入尺度估計的方法。通過對多種尺度的候選樣本進行學(xué)習(xí),可以實現(xiàn)尺度自適應(yīng)跟蹤。最后,為了提高跟蹤精度,將檢測得到的置信度進行閾值比較。如果大于閾值,就作為目標所在的位置,這樣做有利于提高正負樣本的準確性。本文在大量視頻序列上對改進算法進行測試。同時,本文還設(shè)計一個實時跟蹤界面,采用攝像頭實時拍攝對目標進行跟蹤,并在不同情況下做了實驗分析,使其可以真正的應(yīng)用于實...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
中文文摘
緒論
    1 課題研究背景及意義
    2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    3 技術(shù)難點
    4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第一章 總體結(jié)構(gòu)
    1.1 需求分析
        1.1.1 硬件功能描述
        1.1.2 軟件功能描述
    1.2 總體設(shè)計
        1.2.1 總體架構(gòu)圖
        1.2.2 系統(tǒng)總流程圖
        1.2.3 系統(tǒng)功能模塊圖
    1.3 本章小結(jié)
第二章 目標跟蹤技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 目標跟蹤技術(shù)介紹
    2.2 相關(guān)濾波器的介紹
        2.2.1 相關(guān)濾波器的基本概念
        2.2.2 相關(guān)濾波器的設(shè)計
    2.3 基于相關(guān)濾波器的目標跟蹤
        2.3.1 構(gòu)建核相關(guān)濾波器
        2.3.2 目標的快速檢測
        2.3.3 跟蹤算法流程
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于核相關(guān)濾波器改進的目標跟蹤技術(shù)
    3.1 特征提取
        3.1.1 方向梯度直方圖
        3.1.2 顏色特征
        3.1.3 特征融合
    3.2 目標尺度檢測
    3.3 再檢測機制
    3.4 實驗結(jié)果及分析
        3.4.1 定量分析結(jié)果
        3.4.2 定性分析結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤技術(shù)
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法
        4.2.2 Softmax分類器
    4.3 經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介
    4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于特征提取
        4.4.1 卷積層輸出特征用于分類的實驗分析
        4.4.2 卷積層輸出特征用于跟蹤的實驗分析
    4.5 基于卷積網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤方法
        4.5.1 結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與相關(guān)濾波的跟蹤算法
        4.5.2 整體框架
        4.5.3 算法設(shè)計
    4.6 本章小結(jié)
第五章 跟蹤界面的實現(xiàn)與實驗測試
    5.1 視頻圖像的采集與傳輸
    5.2 軟件模塊詳細設(shè)計
        5.2.1 攝像頭視頻讀取和接收
        5.2.2 選取跟蹤目標
        5.2.3 跟蹤模塊的實現(xiàn)
    5.3 實驗與測試
        5.3.1 測試概述
        5.3.2 測試預(yù)期效果
        5.3.3 實驗環(huán)境與測試條件
        5.3.4 基于攝像頭的目標實時跟蹤分析
        5.3.5 跟蹤精度測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
攻讀學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝
個人簡歷



本文編號：3749133