【摘要】：目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)重要分支,在人機(jī)交互,智能監(jiān)控,軍事,三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,具有重要的研究?jī)r(jià)值。目標(biāo)跟蹤的核心。在于正確地檢測(cè)出目標(biāo),用合理地特征表述目標(biāo),再利用算法跟蹤目標(biāo)。在視頻目標(biāo)跟蹤中,由于目標(biāo)自身與背景的復(fù)雜性,沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的算法,處理各種情況。Mean Shift和粒子濾波算法是目標(biāo)跟蹤中常用算法。考慮到實(shí)時(shí)性,本文采取Mean Shift算法為核心,通過(guò)試驗(yàn)分析該算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在有光照的情況下,提出Cam Shift算法,并將兩種方法進(jìn)行對(duì)比。此兩種方法都沒(méi)有考慮到背景因素的影響,使得對(duì)于復(fù)雜背景情況下的跟蹤就會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)偏離。針對(duì)復(fù)雜背景下的跟蹤,提出了CBWH背景優(yōu)化算法并驗(yàn)證了BWH算法與Mean Shift算法的跟蹤效果一樣。建立了一個(gè)背景模型,利用背景模型得到一個(gè)權(quán)值變換,該變換的目的是為了使目標(biāo)中占有比重高的特征更為突出,而與背景相似的特征比重下降,這樣就減少了背景對(duì)于目標(biāo)的干擾,使得CBWH對(duì)于復(fù)雜背景下的跟蹤情況更為準(zhǔn)確。當(dāng)跟蹤目標(biāo)的特征發(fā)生劇烈變化的目標(biāo)物體時(shí),僅采用一種特征去描述目標(biāo),也會(huì)造成最后的跟蹤目標(biāo)偏離。所以,本文采用目標(biāo)的空間特征,即空間直方圖與顏色特征去描述目標(biāo)模型,結(jié)合CBWH背景優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。通過(guò)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了當(dāng)目標(biāo)物體顏色特征發(fā)生劇烈變化時(shí),仍能夠很好的跟蹤物體。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文術(shù)在在眾多研究應(yīng)用中得到了大量的使用。其中包視頻場(chǎng)景監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、以視頻內(nèi)容的圖像搜索、醫(yī)療應(yīng)用得更加廣泛，例如彈道導(dǎo)彈預(yù)警工作、利用目場(chǎng)和敵我辨認(rèn)等。：如圖 1-1，人機(jī)交互研究領(lǐng)域中的熱門(mén)技術(shù)在實(shí)際例如，智能手機(jī)的空間定位技術(shù)，應(yīng)用于可配戴式動(dòng)識(shí)別技術(shù)。它用于交互式技術(shù)，如呼叫路由，家可以應(yīng)用于具有語(yǔ)言障礙的人的無(wú)聲語(yǔ)音識(shí)別，，應(yīng)、雜志實(shí)用測(cè)試眼動(dòng)跟蹤技術(shù)。

圖 1-2 智能監(jiān)控]：紅外制導(dǎo)是目標(biāo)跟蹤技術(shù)在軍事領(lǐng)域中的重要測(cè)器捕獲和跟蹤目標(biāo)的自身輻射能量來(lái)實(shí)現(xiàn)尋找目中，紅外制導(dǎo)漸漸的成為研究的的主流制導(dǎo)技術(shù)。最初的制導(dǎo)技術(shù)，但這些制導(dǎo)技術(shù)易受到復(fù)雜的戰(zhàn)煙、霧等，造成定位偏差；而紅外制導(dǎo)技術(shù)，探測(cè)性好，使得越來(lái)越多的國(guó)家參與研發(fā)紅外制導(dǎo)導(dǎo)彈
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 初紅霞;謝忠玉;王君祥;李占英;李欣;;空間相關(guān)背景加權(quán)直方圖均值漂移目標(biāo)跟蹤[J];控制與決策;2014年03期

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3 李冠彬;吳賀豐;;基于顏色紋理直方圖的帶權(quán)分塊均值漂移目標(biāo)跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2011年12期

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本文編號(hào)：2549308