本文選題：KCF跟蹤算法 + ORB特征檢測(cè)��； 參考：《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)》2017年碩士論文

【摘要】：計(jì)算機(jī)視覺(jué)一直屬于比較熱門的研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要分支是目標(biāo)的跟蹤。目標(biāo)跟蹤以及軌跡記錄在交通監(jiān)控、行人流量、天文觀測(cè)、導(dǎo)航制導(dǎo)、武器裝備的研發(fā)等領(lǐng)域有著很實(shí)用的價(jià)值。KCF(kernelized correlation filters)跟蹤法是一種新型的高速跟蹤算法。算法的主要目標(biāo)是建立一個(gè)分類器,這個(gè)分類器能夠正確分類背景以及目標(biāo)。由于利用了循環(huán)矩陣構(gòu)成樣本,該跟蹤算法的主要特征是訓(xùn)練速度、檢測(cè)速度都較快速。因此,在一些實(shí)時(shí)性要求較高的系統(tǒng)中或者目標(biāo)移動(dòng)速度較快的跟蹤算法應(yīng)用中,具有比較廣闊的前景。本文詳細(xì)介紹了KCF跟蹤算法,本文描述的系統(tǒng)中使用了KCF高速跟蹤算法來(lái)跟蹤移動(dòng)速度較快的目標(biāo),取得了比較理想的效果。在圖像特征提取與匹配算法中研究多種快速匹配算法,并在系統(tǒng)中使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)快速算法。完成特征點(diǎn)提取后,在完成對(duì)應(yīng)點(diǎn)的匹配工作中,利用到了PROSAC優(yōu)化算法。本系統(tǒng)中ORB與PROSAC將算法結(jié)合起來(lái)。使用模糊辨識(shí)這種非線性擬合算法來(lái)擬合離散的坐標(biāo)點(diǎn),擬合的同時(shí)能夠起到降噪的作用。最終得到準(zhǔn)確的目標(biāo)運(yùn)行軌跡。實(shí)驗(yàn)表明本系統(tǒng)在性能上能夠滿足實(shí)用性的需要。然后運(yùn)用本文提到的算法在OpenCV環(huán)境下完成了:1.完成了高速度的目標(biāo)跟蹤算法,解決了系統(tǒng)要求的實(shí)時(shí)性問(wèn)題,并能夠滿足系統(tǒng)精度的需求性;2.改進(jìn)KCF算法使其能夠識(shí)別并跟蹤我們需要的目標(biāo);3.結(jié)合快速特征提取以及匹配算法,并使用匹配優(yōu)化算法,解決了計(jì)算機(jī)視覺(jué)雙目測(cè)距中兩幅圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)計(jì)算較慢,匹配精確度不高的問(wèn)題;4.通過(guò)非線性擬合算法擬合每幀中的目標(biāo)坐標(biāo)得到準(zhǔn)確的目標(biāo)的運(yùn)行軌跡。解決了目標(biāo)軌跡擬合不夠精確的問(wèn)題。
[Abstract]:This paper introduces a new kind of high - speed tracking algorithm .

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1758499