本文關(guān)鍵詞：壓縮感知理論及其在視覺追蹤上的應(yīng)用研究　出處：《中國海洋大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：視覺目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域備受關(guān)注的基礎(chǔ)課題之一,是目標(biāo)識別、行為分析等高級處理技術(shù)的前提和基礎(chǔ),廣泛地應(yīng)用在移動機(jī)器人、智能視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。由于內(nèi)部因素(如姿勢變化、目標(biāo)形變等)與外部因素(如光照變化、攝像機(jī)運(yùn)動、遮擋等)引起的目標(biāo)外觀的改變,設(shè)計一個魯棒性強(qiáng)、實(shí)時性好的目標(biāo)跟蹤算法仍然是一個研究難點(diǎn)。基于壓縮感知理論的目標(biāo)追蹤算法能夠很好地處理嚴(yán)重遮擋、目標(biāo)形變、光照變化、運(yùn)動模糊等噪聲干擾。本文圍繞壓縮感知理論及其在目標(biāo)追蹤領(lǐng)域上的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)的研究。1、詳細(xì)探討了壓縮感知理論,通過仿真實(shí)驗驗證了壓縮感知算法及其框架在圖像重建上的有效性,并設(shè)計實(shí)驗比較BP、LASSO、OMP、St-OMP四種重建算法在重建準(zhǔn)確度、重建耗時方面的性能,驗證了St-OMP算法在重建速度上具有巨大優(yōu)勢,在實(shí)時性要求高的應(yīng)用領(lǐng)域具有進(jìn)一步研究的價值。2、研究了基于壓縮感知的目標(biāo)追蹤算法一—L1 Tracker及其實(shí)現(xiàn)框架,設(shè)計實(shí)驗比較L1 Tracker、增量學(xué)習(xí)法(IVT)、正負(fù)樣本學(xué)習(xí)法(P-N)、基于分塊直方圖的算法(Frag-tracker)四種追蹤算法在不同噪聲情況下的追蹤準(zhǔn)確度,驗證了L1 Tracker算法在四類算法中具有最高的追蹤準(zhǔn)確度,穩(wěn)定性更好。3、研究了L1 Tracker與IVT算法相結(jié)合的組合算法。首先將魯棒主成分分析理論引入L1 Tracker框架,用在線訓(xùn)練獲得的正交的PCA本征基向量作為目標(biāo)模板。其次提出噪聲因子用于估計噪聲污染程度,探討基于噪聲檢測的動態(tài)模板更新策略。最后應(yīng)用St-OMP算法代替LASSO算法以提高算法的運(yùn)行效率。通過仿真實(shí)驗證明了組合算法在遮擋、形變、相似物干擾、目標(biāo)快速運(yùn)動等情況下比L1 Tracker與IVT算法具有更穩(wěn)健、準(zhǔn)確度更高的追蹤性能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1351606