本文選題：機(jī)器視覺 + 目標(biāo)跟蹤��； 參考：《光學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下單一顏色特征穩(wěn)健性差、存在類目標(biāo)干擾及目標(biāo)尺度變化的問題,提出了一種基于特征融合和尺度自適應(yīng)的干擾感知目標(biāo)跟蹤方法。首先,綜合目標(biāo)、鄰域背景、類似干擾區(qū)域的三原色(RGB)特征和改進(jìn)的方向梯度直方圖(HOG)特征計(jì)算得到干擾感知目標(biāo)模型;在搜索區(qū)域內(nèi)逐像素點(diǎn)計(jì)算目標(biāo)概率圖,然后進(jìn)行密集采樣得到候選目標(biāo),利用目標(biāo)概率圖的概率值與距離值進(jìn)行加權(quán),同時(shí)定位目標(biāo)和類似干擾,并更新目標(biāo)模型;采用RGB直方圖建立尺度模型,從當(dāng)前幀圖像上截取不同尺度的圖像塊并計(jì)算其RGB直方圖,通過與尺度模型比較,獲得最優(yōu)尺度估計(jì)并更新尺度模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的類目標(biāo)干擾、局部遮擋、尺度變化等均具有很好的適應(yīng)性,同時(shí)距離精度、重疊精度等指標(biāo)優(yōu)于對(duì)比算法。
[Abstract]:In view of the poor robustness of single color feature in complex scene, the problem of class target interference and target scale change, a target tracking method based on feature fusion and scale adaptive is proposed. Firstly, integrated target, neighborhood background, similar RGB features and improved direction gradient histogram (HO) G) the target model is calculated by the feature calculation, the target probability map is calculated in pixel point by pixel in the search area, then the candidate target is obtained by dense sampling, the probability value of the target probability map is weighted with the distance value, the target and the similar interference are located, and the target model is updated. The scale model is established by using the RGB histogram, from when the scale model is established. In the front frame, the image blocks of different scales are intercepted and their RGB histogram is calculated. By comparing with the scale model, the optimal scale estimation is obtained and the scale model is updated. The experimental results show that the proposed method has good adaptability to the class target interference, the local occlusion, the scale change in the complex scene, and the distance precision and the overlap essence. The index of degree is better than the contrast algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：江蘇省博士后科研自助計(jì)劃(1601181B)
【分類號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周斌;林喜榮;賈惠波;周永冠;;量化層多生物特征融合的最佳權(quán)值[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年02期

2 丁寶亮;;基于局部特征融合的人臉識(shí)別研究[J];中國新技術(shù)新產(chǎn)品;2012年14期

3 劉增榮;余雪麗;李志;;基于特征融合的圖像情感語義識(shí)別研究[J];太原理工大學(xué)學(xué)報(bào);2012年05期

4 黃雙萍;俞龍;衛(wèi)曉欣;;一種異質(zhì)特征融合分類算法[J];電子技術(shù)與軟件工程;2013年02期

5 卞志國;金立左;費(fèi)樹岷;;特征融合與視覺目標(biāo)跟蹤[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年04期

6 韓萍;徐建龍;吳仁彪;;一種新的目標(biāo)跟蹤特征融合方法[J];中國民航大學(xué)學(xué)報(bào);2010年04期

7 何賢江;何維維;左航;;一種句詞五特征融合模型的復(fù)述研究[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版);2012年06期

8 劉冬梅;;基于特征融合的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2013年12期

9 李建科;張輝;趙保軍;張長水;;彩色分量流形特征融合的人臉識(shí)別[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期

10 高秀梅,楊靜宇,宋楓溪,楊健;一種基于特征融合的人臉識(shí)別新方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2003年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前5條

1 劉冰;羅熊;劉華平;孫富春;;光學(xué)與深度特征融合在機(jī)器人場(chǎng)景定位中的應(yīng)用[A];2013年中國智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2013年

2 翟懿奎;甘俊英;曾軍英;;基于特征融合與支持向量機(jī)的偽裝人臉識(shí)別[A];第六屆全國信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2012年

3 卞志國;金立左;費(fèi)樹岷;;基于增量判別分析的特征融合與視覺目標(biāo)跟蹤[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第三分冊(cè)）[C];2009年

4 韓文靜;李海峰;韓紀(jì)慶;;基于長短時(shí)特征融合的語音情感識(shí)別方法研究[A];第九屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

5 孟凡潔;孔祥維;尤新剛;;基于特征融合的相機(jī)來源認(rèn)證方法[A];全國第一屆信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議暨中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會(huì)信號(hào)處理分會(huì)籌備工作委員會(huì)第三次工作會(huì)議專刊[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 陳倩;多生物特征融合身份識(shí)別研究[D];浙江大學(xué);2007年

2 蒲曉蓉;多模態(tài)生物特征融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[D];電子科技大學(xué);2007年

3 王志芳;基于感知信息的多模態(tài)生物特征融合技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

4 王楠;基于多視覺特征融合的后方車輛檢測(cè)技術(shù)研究[D];東北大學(xué)　;2009年

5 徐穎;基于特征融合與仿生模式的生物特征識(shí)別研究[D];華南理工大學(xué);2013年

6 張艷;基于柔性陣列 傳感器的足跡特征分析與應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2015年

7 孫興華;基于內(nèi)容的圖像檢索研究[D];南京理工大學(xué);2002年

8 王林泓;熱釋電紅外信號(hào)特征分析及人體識(shí)別方法研究[D];重慶大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 付艷紅;基于特征融合的人臉識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];天津理工大學(xué);2015年

2 許超;基于特征融合與壓縮感知的實(shí)木地板缺陷檢測(cè)方法研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

3 楊文婷;基于微博的情感分析算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

4 梅尚健;基于特征融合的圖像檢索研究與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

5 王鵬飛;基于多慢特征融合的人體行為識(shí)別研究[D];西南大學(xué);2015年

6 薛冰霞;基于多模特征融合的人體跌倒檢測(cè)算法研究[D];山東大學(xué);2015年

7 何樂樂;醫(yī)學(xué)圖像分類中的特征融合與特征學(xué)習(xí)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

8 戴博;基于結(jié)構(gòu)復(fù)雜度特征融合的視覺注意模型研究及其應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

9 王寧;基于特征融合的人臉識(shí)別算法[D];東北大學(xué);2013年

10 岳求生;基于特征融合的靜態(tài)圖像行人檢測(cè)[D];長沙理工大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2045997