可靠性作為一種二次檢驗(yàn)方法,已經(jīng)在計(jì)算機(jī),醫(yī)療,交通等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。目前,計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)應(yīng)用中的發(fā)展非常迅速,但其中還有很多問題有待解決。因此本文針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題——目標(biāo)匹配提出了基于目標(biāo)區(qū)域響應(yīng)圖的可靠性度量用于對(duì)目標(biāo)匹配的二次決策以提高匹配成功率。首先,本文對(duì)視覺跟蹤過程中的響應(yīng)圖進(jìn)行了與可靠性相關(guān)的特征提取,并基于特征構(gòu)建可靠性分析模型。我們從大量數(shù)據(jù)集中針對(duì)目標(biāo)匹配的可靠性提取正負(fù)樣本,對(duì)樣本提取了可靠性相關(guān)特征并建立用于可靠性預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型針對(duì)目標(biāo)匹配的響應(yīng)圖對(duì)目標(biāo)匹配位置的可靠性進(jìn)行了評(píng)估,以進(jìn)一步對(duì)后續(xù)目標(biāo)匹配策略進(jìn)行輔助決策。其次,本文進(jìn)一步基于提出的可靠性輔助決策策略構(gòu)造判斷邏輯,并提出了一種新的視覺跟蹤方法。本算法針對(duì)目標(biāo)跟蹤位置預(yù)測(cè)其跟蹤的可靠程度,并根據(jù)可靠程度采取不同的模板更新策略,以對(duì)在復(fù)雜條件下的目標(biāo)跟蹤失敗問題提出解決方案,進(jìn)而提升目標(biāo)跟蹤精度。再次,我們進(jìn)一步將本文提出的視覺跟蹤算法與邊緣計(jì)算模式相結(jié)合,提出一種基于邊緣計(jì)算的視覺跟蹤算法。該算法在本文提出算法的基礎(chǔ)上采用了一種基于可靠性的計(jì)算結(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)進(jìn)入和釋放機(jī)制,從... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)遮擋、尺度變化、目標(biāo)模糊、光照變化圖

內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文管視覺領(lǐng)域方面很廣泛，但面臨的研究挑戰(zhàn)也都大致相同，例如圖像中視角變化、光照、尺度變化、形態(tài)變化、背景混淆、外物干擾、遮擋、類內(nèi)物體的外觀差異等。這些也算機(jī)視覺研究工作者不斷努力突破的方向。計(jì)算機(jī)視覺的具體方法由它具體的功能決定，有些功能甚至是每個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都需要的。例如圖像獲取，預(yù)處理，特征提取，檢測(cè)或分割等。計(jì)算機(jī)視覺的具體分類如圖 分類 Classification物體、屬性、場(chǎng)景等

圖 3.1 Deer 的第 23 到 25 幀跟蹤圖像以及對(duì)應(yīng)的響應(yīng)矩陣圖Figure 3.1 Deer's 23rd to 25th frame tracking image and corresponding response matrix傳統(tǒng)相關(guān)濾波方法不能考慮到在目標(biāo)匹配過程中其它因素對(duì)目標(biāo)位置匹配產(chǎn)生的影此本文選擇采用可靠性的概念對(duì)目標(biāo)周圍位置的信息進(jìn)行衡量和數(shù)字化處理。根據(jù)可的不同來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行二次定位，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤算法的性能優(yōu)化。.2 數(shù)據(jù)集的定義數(shù)據(jù)集樣本的收集對(duì)于建立良好的可靠性輔助決策模型是十分重要的。較好的數(shù)據(jù)在后續(xù)的可靠性預(yù)測(cè)過程中更好的預(yù)測(cè)出最大響應(yīng)值的可靠程度。相關(guān)濾波的算法直最佳匹配位置作為目標(biāo)位置，但在跟蹤過程中，很多序列在上一幀是準(zhǔn)確無誤的，而取了最佳匹配位置導(dǎo)致跟蹤失敗，如圖 3.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3569831