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基于特征表示的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-21 09:46
  隨著智能化設(shè)備的興起,計(jì)算機(jī)視覺的研究越來越受到人們的關(guān)注,而目標(biāo)跟蹤作為其中的一個(gè)研究方向,扮演著重要的角色,被廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、視頻剪輯與分析、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)一般目標(biāo)跟蹤的研究較為廣泛,取得了不錯(cuò)的效果,但對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的研究卻很少,現(xiàn)有的算法都只能解決特定場(chǎng)景下的跟蹤問題。擴(kuò)展目標(biāo)與一般目標(biāo)相比所占視場(chǎng)比例范圍較大,在運(yùn)動(dòng)過程中除了會(huì)出現(xiàn)尺度變化、光照變化、旋轉(zhuǎn)變化、形變等情況外,還有可能會(huì)超出視場(chǎng)范圍。另外,擴(kuò)展目標(biāo)擁有較為豐富的邊緣、紋理、形狀、關(guān)鍵點(diǎn)等特征,這些特征能夠幫助跟蹤算法建立一個(gè)魯棒的模型。因此,本文從特征提取與表示的角度出發(fā),對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了深入研究。本文主要研究工作包括:1.介紹了目標(biāo)跟蹤的研究背景和意義,分析了當(dāng)下國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)對(duì)判別式方法相關(guān)濾波進(jìn)行了介紹,發(fā)現(xiàn)其具有穩(wěn)定跟蹤的優(yōu)點(diǎn),可以為擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤提供一個(gè)穩(wěn)定的框架;然后介紹了常見的特征提取與表示方法,對(duì)其進(jìn)行了分類,并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析其優(yōu)缺點(diǎn)和使用場(chǎng)景;最后深入研究了廣義霍夫變換,分析其能夠?qū)θ我庑螤畹奈矬w進(jìn)行檢測(cè)的原理,發(fā)現(xiàn)其...

【文章頁(yè)數(shù)】:91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1三種目標(biāo)的示例

圖1.1三種目標(biāo)的示例

第1章緒論3在利用擴(kuò)展目標(biāo)豐富的細(xì)節(jié)特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行表觀建模,增強(qiáng)跟蹤算法的適應(yīng)性和魯棒性。(a)弱小目標(biāo)(b)一般目標(biāo)(c)擴(kuò)展目標(biāo)圖1.1三種目標(biāo)的示例Figure1.1Exampleofthreetargets1.2擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域主要面臨的挑戰(zhàn)擴(kuò)展目標(biāo)與一般目標(biāo)相比,所占視....


圖2.1FAST角點(diǎn)檢測(cè)原理,引自文獻(xiàn)[68]

圖2.1FAST角點(diǎn)檢測(cè)原理,引自文獻(xiàn)[68]

基于特征表示的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究12等。特征點(diǎn)檢測(cè)就是要找到圖像中關(guān)鍵點(diǎn)(角點(diǎn))的位置。Moravec是最早的特征點(diǎn)檢測(cè)算法,該算法計(jì)算某個(gè)像素點(diǎn)四個(gè)方向(水平,垂直、對(duì)角線,反對(duì)角線)的灰度方差,取最小值作為該像素點(diǎn)的興趣值,然后通過像素點(diǎn)的興趣值判斷該像素點(diǎn)是否是候選角點(diǎn),....


圖2.33*3圖像區(qū)域

圖2.33*3圖像區(qū)域

基于特征表示的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究16參數(shù)調(diào)節(jié)。該算法首先計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的水平線角度(與該像素點(diǎn)梯度方向垂直的線的角度)得到一個(gè)水平線場(chǎng)(Level-LineField),然后在水平線場(chǎng)中使用區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行切割得到線支持區(qū)域(LineSupportRegions),并對(duì)其進(jìn)行矩形....


圖2.5循環(huán)移位,引自文獻(xiàn)[33]

圖2.5循環(huán)移位,引自文獻(xiàn)[33]

基于特征表示的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究202.3.2循環(huán)矩陣目前主流的跟蹤方法大多都基于檢測(cè)(tracking-by-detection),如:機(jī)器學(xué)習(xí)加圖像特征類的方法和相關(guān)濾波類方法。這些方法通常需要采集(稀疏采樣)大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,而大樣本量會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量的增加。另一方....



本文編號(hào):3960726

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