視覺(jué)目標(biāo)跟蹤在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中是一個(gè)不可忽視的科研重點(diǎn)與難點(diǎn)。由于跟蹤過(guò)程中面臨著遮擋、目標(biāo)姿態(tài)尺度變化、攝影機(jī)抖動(dòng)、目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)等諸多挑戰(zhàn),已有的視頻目標(biāo)跟蹤算法雖然數(shù)量較多,且各有所長(zhǎng),但仍存在著改進(jìn)的潛力與空間。在眾多跟蹤算法中,TLD（Tracking-Learning-Detection）目標(biāo)跟蹤算法使用跟蹤模塊與檢測(cè)模塊協(xié)同的策略進(jìn)行跟蹤,并引入PN學(xué)習(xí)方法進(jìn)行在線(xiàn)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)了對(duì)單目標(biāo)長(zhǎng)期的跟蹤,但該算法在目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)易出現(xiàn)錯(cuò)判現(xiàn)象。本文著重分析與研究了上述TLD目標(biāo)跟蹤算法,通過(guò)三個(gè)模塊的相互配合,TLD算法形成值得借鑒的系統(tǒng)框架。其中跟蹤模塊通過(guò)LK光流法對(duì)下一幀目標(biāo)的出現(xiàn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè);檢測(cè)模塊使用滑動(dòng)窗口掃描和級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的機(jī)制進(jìn)行篩選,得出下一幀中目標(biāo)候選位置;學(xué)習(xí)模塊引入P-N學(xué)習(xí)機(jī)制,對(duì)樣本庫(kù)中正負(fù)樣本進(jìn)行糾正和補(bǔ)充,使用精妙的整合策略綜合前兩個(gè)模塊的結(jié)果進(jìn)行決策,得到跟蹤目標(biāo)在當(dāng)前幀的最終位置,并反饋給跟蹤模塊與檢測(cè)模塊。本文在TLD基礎(chǔ)上,提出了一種基于特征重檢的抗遮擋目標(biāo)跟蹤研究方法（TLD-D）,通過(guò)引入特征重檢環(huán)節(jié),解決發(fā)生遮擋時(shí)因目標(biāo)外觀相似、背景聚類(lèi)造... 

【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)跟蹤應(yīng)用場(chǎng)景

圖 2.2 TLD 算法的工作流程，當(dāng)人觀察運(yùn)動(dòng)物體時(shí)，該物體會(huì)不斷在人息流形式通過(guò)視網(wǎng)膜，光流法中定義的“光上的變化，以及相鄰幀之間的關(guān)系中蘊(yùn)含著特征與物體的實(shí)際運(yùn)動(dòng)具有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系

圖 2.2 TLD 算法的工作流程略的視覺(jué)系統(tǒng)，當(dāng)人觀察運(yùn)動(dòng)物體時(shí)，該物體會(huì)不斷在人的視網(wǎng)膜上進(jìn)微變化的信息流形式通過(guò)視網(wǎng)膜，光流法中定義的“光流”正是在模擬像素在時(shí)序上的變化，以及相鄰幀之間的關(guān)系中蘊(yùn)含著物體的運(yùn)動(dòng)信.3 所示光流特征與物體的實(shí)際運(yùn)動(dòng)具有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]加權(quán)多特征外觀表示的實(shí)時(shí)目標(biāo)追蹤[J]. 陳瑩瑩,房勝,李哲.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]自適應(yīng)卷積特征選擇的實(shí)時(shí)跟蹤算法[J]. 熊昌鎮(zhèn),車(chē)滿(mǎn)強(qiáng),王潤(rùn)玲.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2018(11)
[3]采用核相關(guān)濾波的快速TLD視覺(jué)目標(biāo)跟蹤[J]. 王姣堯,侯志強(qiáng),余旺盛,廖秀峰,陳傳華.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2018(11)
[4]運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究綜述[J]. 張娟,毛曉波,陳鐵軍.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(12)
[5]視覺(jué)跟蹤技術(shù)綜述[J]. 侯志強(qiáng),韓崇昭.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2006(04)

博士論文
[1]目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的魯棒性研究[D]. 姚志均.華中科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3068033