視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計算機視覺一個研究熱點,在智能監(jiān)控、人機交互、智能交通、無人機等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,研究人員提出了許多優(yōu)秀的理論和跟蹤算法,提高了跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。然而在實際跟蹤場景中,由于目標(biāo)受到遮擋及尺度變化等因素的影響,往往導(dǎo)致跟蹤漂移,最后致使跟蹤精度下降甚至跟蹤失敗。本文在粒子濾波和核相關(guān)濾波跟蹤算法的基礎(chǔ)上,依次從抗遮擋的粒子濾波算法改進、分塊核相關(guān)濾波的尺度自適應(yīng)估計及模型更新優(yōu)化三個方面進行了研究,具體內(nèi)容如下:1.研究遮擋情況下粒子濾波穩(wěn)健跟蹤方法。針對遮擋情況下粒子濾波因粒子貧化問題導(dǎo)致的目標(biāo)跟蹤精度下降問題,提出了一種抗遮擋的雞群優(yōu)化粒子濾波目標(biāo)跟蹤方法。首先將雞群算法融入粒子的采樣階段,即將粒子權(quán)值作為適應(yīng)度來確定粒子的種類及關(guān)系,通過不同類型粒子的移動機制來完成位置更新,然后引入線性遞減權(quán)重和全局最優(yōu)學(xué)習(xí)策略解決算法存在的局部最優(yōu)問題,并選擇似然函數(shù)值最大的區(qū)域作為目標(biāo)位置,最后結(jié)合模板更新來繼續(xù)遮擋情況下的跟蹤。2.研究基于核相關(guān)濾波的子塊聯(lián)合估計尺度自適應(yīng)的跟蹤框架。針對核相關(guān)濾波跟蹤算法抗干擾能力不強,易受到遮擋及尺度變化等外... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

視覺目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用領(lǐng)域

圖 3.2 視頻序列 subway 的跟蹤結(jié)果 3.2 為 subway 視頻序列選取在第 19 幀、39 幀、45 幀和 61 幀的跟蹤結(jié)未遮擋的情況下，三種算法均可以有效跟蹤目標(biāo)。在第 45 幀以后，目，傳統(tǒng)的粒子濾波跟蹤方法由于不能對遮擋進行處理出現(xiàn)跟蹤漂移。群優(yōu)化粒子濾波可以在目標(biāo)周圍進行搜索，但由于缺乏遮擋處理能力漂移。而本文算法由于采用線性遞減和全局最優(yōu)引導(dǎo)可以在目標(biāo)周圍效搜索，且采用模板自動更新機制來抑制模板漂移，提高了算法的抗因此本文算法的跟蹤效果更穩(wěn)健。ab

c圖 3.2 視頻序列 subway 的跟蹤結(jié)果 3.2 為 subway 視頻序列選取在第 19 幀、39 幀、45 幀和 61 幀的跟蹤結(jié)未遮擋的情況下，三種算法均可以有效跟蹤目標(biāo)。在第 45 幀以后，目，傳統(tǒng)的粒子濾波跟蹤方法由于不能對遮擋進行處理出現(xiàn)跟蹤漂移。群優(yōu)化粒子濾波可以在目標(biāo)周圍進行搜索，但由于缺乏遮擋處理能力漂移。而本文算法由于采用線性遞減和全局最優(yōu)引導(dǎo)可以在目標(biāo)周圍效搜索，且采用模板自動更新機制來抑制模板漂移，提高了算法的抗因此本文算法的跟蹤效果更穩(wěn)健。a

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 黃凱奇,陳曉棠,康運鋒,譚鐵牛.  計算機學(xué)報. 2015(06)
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[10]自適應(yīng)分層采樣輔助粒子濾波在視頻跟蹤中的應(yīng)用研究[J]. 鄒衛(wèi)軍,龔翔,薄煜明.  光子學(xué)報. 2010(03)

博士論文
[1]復(fù)雜交通場景中運動目標(biāo)智能監(jiān)控[D]. 嚴金豐.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]水下機動目標(biāo)跟蹤粒子濾波算法研究[D]. 王浩.哈爾濱工程大學(xué) 2013



本文編號：2982950