本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中目標(biāo)跟蹤的遮擋處理與研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：視頻序列中的目標(biāo)跟蹤一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分,而目標(biāo)遮擋是視頻跟蹤中普遍存在的問(wèn)題,能否有效解決遮擋問(wèn)題,對(duì)于提高跟蹤算法的穩(wěn)定性與魯棒性有著重要的意義。本文結(jié)合當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)以及稀疏表示理論知識(shí),針對(duì)目標(biāo)跟蹤中的遮擋問(wèn)題提出了新的跟蹤方法,通過(guò)跟蹤算法的評(píng)估平臺(tái)對(duì)本文提出的算法進(jìn)行定量分析,并在視覺(jué)云臺(tái)上完成實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤與評(píng)估。本文主要研究工作如下:在深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)上,提出了一種基于棧式稀疏自編碼器(SSAE)的目標(biāo)跟蹤算法。該算法先通過(guò)逐層貪婪訓(xùn)練法對(duì)SSAE以及Logistic分類器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后采用自頂向下的反向傳播對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。隨后在粒子濾波的框架中,通過(guò)非監(jiān)督訓(xùn)練提取粒子的特征,使用Logistic分類器選取置信度最高的粒子作為跟蹤結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了跟蹤的魯棒性。基于稀疏表示與粒子濾波理論,提出了基于分塊稀疏表示與HSV顏色直方圖的跟蹤算法。首先通過(guò)字典學(xué)習(xí)法從第一幀中獲取字典,隨后融合分塊稀疏特征與HSV顏色直方圖特征,使其同時(shí)具備局部特征與全局特征,并選取似然觀測(cè)值最大的粒子作為跟蹤結(jié)果。在跟蹤過(guò)程中對(duì)嚴(yán)重遮擋情況進(jìn)行了有效處理,并采取了實(shí)用的模板更新方法,提高了遮擋環(huán)境下跟蹤的魯棒性。通過(guò)跟蹤算法評(píng)估系統(tǒng)對(duì)所提出的算法以及其他優(yōu)秀算法進(jìn)行定量評(píng)估。結(jié)果表明:與當(dāng)前流行的算法相比,本文提出的兩種跟蹤算法有明顯的優(yōu)勢(shì),在遮擋環(huán)境下均可以實(shí)現(xiàn)魯棒跟蹤。其中基于分塊稀疏表示與HSV顏色直方圖的跟蹤算法有著更低的中心偏移誤差和更快的跟蹤速度,而在跟蹤成功率上,本文提出的兩種算法均表現(xiàn)優(yōu)異。在文章的最后介紹了視覺(jué)云臺(tái)跟蹤系統(tǒng),并將文中提出的基于分塊稀疏表示與HSV顏色直方圖的跟蹤算法和其他算法應(yīng)用于視覺(jué)云臺(tái)的實(shí)時(shí)跟蹤測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明:本文算法在實(shí)時(shí)跟蹤中較其他算法有著更好的表現(xiàn),在遮擋環(huán)境下可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的魯棒跟蹤,更適用于非快速運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤。
【關(guān)鍵詞】：目標(biāo)跟蹤 遮擋處理 稀疏表示 深度學(xué)習(xí) 算法評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題背景及研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 跟蹤算法在遮擋中存在的問(wèn)題15-16
• 1.4 本文主要的研究工作以及論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 1.4.1 本文主要研究工作16
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 深度學(xué)習(xí)與稀疏表示理論18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 深度學(xué)習(xí)理論18-25
• 2.2.1 棧式自動(dòng)編碼器（SAE）19-21
• 2.2.2 限制玻爾茲曼機(jī)（RBM）21-23
• 2.2.3 深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）23-24
• 2.2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）24-25
• 2.3 稀疏表示的概念25-30
• 2.3.1 稀疏信號(hào)的重構(gòu)算法26-30
• 2.3.2 稀疏字典的構(gòu)造方法30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第3章 基于棧式稀疏自編碼器的目標(biāo)跟蹤算法32-46
• 3.1 引言32
• 3.2 粒子濾波理論32-33
• 3.3 SSAE網(wǎng)絡(luò)模型33-34
• 3.4 跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)34-38
• 3.4.1 跟蹤模型的預(yù)訓(xùn)練36-37
• 3.4.2 在線跟蹤37-38
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析38-45
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置38-39
• 3.5.2 與其他算法的定性比較39-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于分塊稀疏表示與HSV顏色直方圖的跟蹤算法46-58
• 4.1 引言46
• 4.2 跟蹤算法的描述46-47
• 4.3 目標(biāo)的特征提取47-50
• 4.3.1 目標(biāo)區(qū)域分塊47-48
• 4.3.2 構(gòu)建稀疏字典48
• 4.3.3 圖像信息的稀疏重構(gòu)48
• 4.3.4 HSV直方圖模型與融合策略48-50
• 4.4 遮擋處理與模型更新50-51
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-57
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置51
• 4.5.2 與其他算法的定性比較51-57
• 4.6 本章小結(jié)57-58
• 第5章 目標(biāo)跟蹤算法評(píng)估系統(tǒng)及平臺(tái)實(shí)現(xiàn)58-71
• 5.1 引言58
• 5.2 目標(biāo)跟蹤算法的評(píng)估指標(biāo)體系58-60
• 5.2.1 中心位置偏移誤差58-59
• 5.2.2 基于區(qū)域統(tǒng)計(jì)的跟蹤成功率59-60
• 5.3 目標(biāo)跟蹤算法評(píng)估系統(tǒng)平臺(tái)60-62
• 5.4 本文跟蹤算法的評(píng)估62-69
• 5.4.1 基于棧式稀疏自編碼器目標(biāo)跟蹤算法的定量評(píng)估62-65
• 5.4.2 基于分塊稀疏表示與HSV顏色直方圖跟蹤算法的定量評(píng)估65-68
• 5.4.3 兩種抗遮擋跟蹤算法之間的比較68-69
• 5.5 本章小結(jié)69-71
• 第6章 視覺(jué)云臺(tái)跟蹤系統(tǒng)71-84
• 6.1 引言71
• 6.2 視覺(jué)云臺(tái)系統(tǒng)71-77
• 6.2.1 系統(tǒng)的硬件組成71-73
• 6.2.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)73-76
• 6.2.3 視覺(jué)云臺(tái)跟蹤的實(shí)現(xiàn)76-77
• 6.3 云臺(tái)的跟蹤結(jié)果與討論77-83
• 6.3.1 云臺(tái)跟蹤的定性評(píng)估77-80
• 6.3.2 云臺(tái)跟蹤的定量評(píng)估80-83
• 6.4 本章小結(jié)83-84
• 總結(jié)與展望84-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單92-93
• 致謝93

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