視覺目標跟蹤是計算機視覺中的重要應(yīng)用之一,被廣泛應(yīng)用于行為分析、智能視頻監(jiān)測、人機交互等領(lǐng)域。但實際場景中存在的光照變化、遮擋、背景混亂等難點,都會對算法效果產(chǎn)生不利影響。因此研究一種魯棒的、高實時性、高精度的跟蹤算法,具有非常重要的意義。本文以核相關(guān)濾波為基礎(chǔ),在基于多分類器并行跟蹤的框架下,提出一種基于特征融合和多分類器并行的變尺度跟蹤算法,主要工作如下:(1)提出一種基于特征融合與多分類器并行的跟蹤算法。首先采用多特征融合與級聯(lián)迭代訓(xùn)練模型相結(jié)合的方法,提升分類器的表達能力。然后根據(jù)初始化圖像幀中目標的縱橫比,自適應(yīng)的調(diào)整初始化窗口的尺度。最后,采用多分類器獨立并行的方法,進一步提升算法對動態(tài)背景干擾的魯棒性。(2)為了減少偽目標信息融入分類器,提出一種保守的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的更新策略。在設(shè)置閾值實現(xiàn)保守更新的基礎(chǔ)上,根據(jù)當(dāng)前幀中分類器響應(yīng)自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率,從而調(diào)整該幀特征信息在分類器中所占權(quán)重,極大程度的減少偽目標信息融入分類器。(3)針對不能對目標尺度精確估計的問題,提出一種變尺度的跟蹤策略。首先在位置估計的基礎(chǔ)上融入尺度估計方法。然后提出只用初始化幀中的目標尺度更新位置分類器的策略,消除傳統(tǒng)算法中尺度估計不精確造成的位置分類器性能退化問題。(4)為了提升算法對長時遮擋或嚴重形變等狀況的魯棒性,提出一種長時跟蹤機制。設(shè)計將長時濾波器與在線SVM檢測器相結(jié)合的重檢測模塊,以實現(xiàn)魯棒的、長時的跟蹤效果。最后,分別對位置估計、尺度估計以及長時模塊在測試集OTB2015及MEEM上進行實驗測試,驗證算法對動態(tài)背景的干擾、目標嚴重形變及長時遮擋等狀況的魯棒性。實驗結(jié)果表明,本文算法的跟蹤結(jié)果在中心位置誤差、精度以及成功率指標上均得到了很大程度上的提升。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP181
【部分圖文】：

（a）軍事國防 （b）智能視頻監(jiān)測（c）無人駕駛 （d）人機交互圖1.1 視覺目標跟蹤的不同應(yīng)用場景（1）國防安全[1]。在新時代背景下的國防安全建設(shè)中，空天一體、精確打擊及無人作戰(zhàn)是信息化現(xiàn)代戰(zhàn)爭的主要作戰(zhàn)方式。精確制導(dǎo)武器、作戰(zhàn)機器人、無人機無人車和雷達探測是打贏現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中必不可少的條件，而視覺目標跟蹤技術(shù)給以上武器裝備的發(fā)展提供核心的技術(shù)支撐。（2）智能監(jiān)控[2]。隨著國家“智慧城市”工程建設(shè)的試點推行，智能監(jiān)控成為公共安防的熱門領(lǐng)域。目前，我國已經(jīng)實現(xiàn)了在人員流動較大的重點區(qū)域全方位監(jiān)控覆蓋，如在火車站春節(jié)期間，增設(shè)人臉識別系統(tǒng)，通過車票、身份證、人臉三個信息

光照強度變化測試結(jié)果圖（Singer2）

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本文編號：2856029