目標(biāo)跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個基礎(chǔ)問題在近十年來已經(jīng)取得了廣泛關(guān)注,目前在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等許多領(lǐng)域都有著大量應(yīng)用。它的核心問題就是在給定第一幀目標(biāo)對象的邊界框后,在后續(xù)幀的未知狀態(tài)下估計(jì)出目標(biāo)的位置以及尺度,從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的過程。然而在現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜場景中,由于存在著許多無法估量的干擾因素,比如攝像機(jī)抖動、出視野、嚴(yán)重遮擋、形變、快速運(yùn)動等內(nèi)部或外部干擾。因此,要設(shè)計(jì)出一種精確、魯棒同時(shí)又能抵擋多種干擾因素的目標(biāo)跟蹤算法還有很長一段道路。本文針對復(fù)雜場景下提高視頻目標(biāo)跟蹤算法的準(zhǔn)確性與魯棒性問題進(jìn)行了深入的研究和分析,主要研究成果如下所述:（1）針對相關(guān)濾波跟蹤中目標(biāo)在劇烈形變時(shí)會發(fā)生濾波模板漂移以及在復(fù)雜場景中目標(biāo)跟蹤魯棒性較差的問題,提出一種融合稀疏重構(gòu)圖像顯著性的相關(guān)濾波跟蹤算法。在跟蹤的過程中,通過超像素分割提取背景模板來稀疏重構(gòu)目標(biāo)顏色相關(guān),構(gòu)建目標(biāo)顏色模型得到跟蹤檢測分?jǐn)?shù),將該檢測分?jǐn)?shù)與相關(guān)濾波檢測分?jǐn)?shù)進(jìn)行融合,根據(jù)融合響應(yīng)輸出利用峰值旁瓣比調(diào)整模板更新速度解決遮擋下的更新策略問題,同時(shí)利用中心先驗(yàn)圖對存在誤差的稀疏重構(gòu)圖進(jìn)行修正,使得該目標(biāo)跟蹤框架能適應(yīng)形變、光照等復(fù)... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

跟蹤框架圖

江南大學(xué)碩士學(xué)位論文28目標(biāo)區(qū)域S，整個陰影區(qū)域表示當(dāng)前幀的圖像搜索區(qū)域A。AS圖4-3圖像搜索區(qū)域示意圖圖4-4空間注意示意圖為了更好的構(gòu)建當(dāng)前幀圖像搜索區(qū)域中的前景以及背景直方圖，選取圖4-3中黑色陰影區(qū)域表示前景區(qū)域O，黃色陰影區(qū)域表示背景區(qū)域B，由此得出圖像搜索區(qū)域中的前景像素和背景像素。由于在跟蹤的過程中，待跟蹤物體是會發(fā)生姿態(tài)等外觀變化的。若當(dāng)前幀目標(biāo)發(fā)生較大的變化，可能導(dǎo)致選取的前背景區(qū)域存在誤差，造成前、背景直方圖發(fā)生錯誤，從而影響跟蹤結(jié)果。因此為了盡可能準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)到前、背景所需的顏色信息，又保證直方圖學(xué)習(xí)到當(dāng)前幀的一些變化，通過以下策略來獲取當(dāng)前幀的非歸一化前、背景直方圖：11tbtOhOhOHbNHb(4.1)11tbtBhBhBHbNHb(4.2)與文獻(xiàn)[44]類似，本章將顏色分為32個區(qū)間，其中b表示第b個顏色區(qū)間，bON表示當(dāng)前幀前景區(qū)域O中屬于第b個顏色區(qū)間的前景像素的統(tǒng)計(jì)個數(shù)，bBN表示當(dāng)前幀背景區(qū)域B中屬于第b個顏色區(qū)間的背景像素的統(tǒng)計(jì)個數(shù)，t1OHb、t1BHb分別是前一幀的前景、背景直方圖，h表示學(xué)習(xí)速率。4.4.2空間注意在圖像搜索區(qū)域A中，Hb表示區(qū)域A中屬于第b個顏色區(qū)間的像素統(tǒng)計(jì)個數(shù)，xb表示像素x所屬的第b個顏色區(qū)間。那么利用貝葉斯公式可得像素x的目標(biāo)似然概率：,|||xxxOBPbxOPxOPxObPbxPx(4.3)根據(jù)文獻(xiàn)[44]，利用4.4.1節(jié)求出的前景、背景直方圖對目標(biāo)似然概率近似估計(jì)，則有|txOxOPbxOHbN(4.4)|txBxBPbxBHbN(4.5)OBPxNNN(4.6)其中ON表示前景區(qū)域的像素個數(shù)，BN表示背景區(qū)域的像素個數(shù)，O,B。因此式

江南大學(xué)碩士學(xué)位論文28目標(biāo)區(qū)域S，整個陰影區(qū)域表示當(dāng)前幀的圖像搜索區(qū)域A。AS圖4-3圖像搜索區(qū)域示意圖圖4-4空間注意示意圖為了更好的構(gòu)建當(dāng)前幀圖像搜索區(qū)域中的前景以及背景直方圖，選取圖4-3中黑色陰影區(qū)域表示前景區(qū)域O，黃色陰影區(qū)域表示背景區(qū)域B，由此得出圖像搜索區(qū)域中的前景像素和背景像素。由于在跟蹤的過程中，待跟蹤物體是會發(fā)生姿態(tài)等外觀變化的。若當(dāng)前幀目標(biāo)發(fā)生較大的變化，可能導(dǎo)致選取的前背景區(qū)域存在誤差，造成前、背景直方圖發(fā)生錯誤，從而影響跟蹤結(jié)果。因此為了盡可能準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)到前、背景所需的顏色信息，又保證直方圖學(xué)習(xí)到當(dāng)前幀的一些變化，通過以下策略來獲取當(dāng)前幀的非歸一化前、背景直方圖：11tbtOhOhOHbNHb(4.1)11tbtBhBhBHbNHb(4.2)與文獻(xiàn)[44]類似，本章將顏色分為32個區(qū)間，其中b表示第b個顏色區(qū)間，bON表示當(dāng)前幀前景區(qū)域O中屬于第b個顏色區(qū)間的前景像素的統(tǒng)計(jì)個數(shù)，bBN表示當(dāng)前幀背景區(qū)域B中屬于第b個顏色區(qū)間的背景像素的統(tǒng)計(jì)個數(shù)，t1OHb、t1BHb分別是前一幀的前景、背景直方圖，h表示學(xué)習(xí)速率。4.4.2空間注意在圖像搜索區(qū)域A中，Hb表示區(qū)域A中屬于第b個顏色區(qū)間的像素統(tǒng)計(jì)個數(shù)，xb表示像素x所屬的第b個顏色區(qū)間。那么利用貝葉斯公式可得像素x的目標(biāo)似然概率：,|||xxxOBPbxOPxOPxObPbxPx(4.3)根據(jù)文獻(xiàn)[44]，利用4.4.1節(jié)求出的前景、背景直方圖對目標(biāo)似然概率近似估計(jì)，則有|txOxOPbxOHbN(4.4)|txBxBPbxBHbN(4.5)OBPxNNN(4.6)其中ON表示前景區(qū)域的像素個數(shù)，BN表示背景區(qū)域的像素個數(shù)，O,B。因此式

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于最優(yōu)狀態(tài)點(diǎn)的無人車路徑跟蹤橫向控制方法[J]. 王炳琪,楊明,王春香,王冰.  自動化學(xué)報(bào). 2019(10)
[2]自適應(yīng)特征融合的多尺度相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法[J]. 陳智,柳培忠,駱炎民,汪鴻翔,杜永兆.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(11)
[3]基于改進(jìn)在線多示例學(xué)習(xí)算法的機(jī)器人目標(biāo)跟蹤[J]. 王麗佳,賈松敏,李秀智,王爽.  自動化學(xué)報(bào). 2014(12)
[4]基于混合多目標(biāo)進(jìn)化算法的多無人機(jī)偵察路徑規(guī)劃[J]. 彭星光,高曉光,魏小豐.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2010(02)
[5]一種對光照變化魯棒的均值漂移跟蹤方法[J]. 王永忠,潘泉,趙春暉,程詠梅.  電子與信息學(xué)報(bào). 2007(10)

博士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤和視頻理解的研究[D]. 張榮鋒.華南理工大學(xué) 2017



本文編號：3434515