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基于局部表示的視頻跟蹤算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-22 03:18

  本文關(guān)鍵詞:基于局部表示的視頻跟蹤算法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:視頻目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)作為計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等方面的重要組成,在軍用和民事生活上都受到了前所未有的矚目,得到了較大的發(fā)展。目前,學(xué)者和專家提出了多種類型的跟蹤算法應(yīng)用在目標(biāo)跟蹤上,但各種各樣的實(shí)際因素仍然影響著目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤,如當(dāng)遮擋出現(xiàn)時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響跟蹤的準(zhǔn)確性。為了解決遮擋的問題,提出魯棒、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的跟蹤算法很有必要。因此本文主要針對跟蹤過程中出現(xiàn)的遮擋問題進(jìn)行了研究,主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括:1.基于局部表示的精確目標(biāo)跟蹤。本文研究了局部表示、壓縮感知理論和分類器的構(gòu)建等內(nèi)容,改進(jìn)了一種基于局部表示的目標(biāo)跟蹤算法。本算法提取了局部的重疊圖像塊,在部分特征被遮擋時(shí)能夠利用未被遮擋局部塊的特征信息識(shí)別目標(biāo),同時(shí)重疊圖像塊能夠有效的避免訓(xùn)練樣本產(chǎn)生噪聲和誤差。另外,應(yīng)用壓縮感知來對正負(fù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,可以減少計(jì)算復(fù)雜度。在6組標(biāo)準(zhǔn)視頻測試序列上做實(shí)驗(yàn)來定性的分析,驗(yàn)證本文提出的算法具有較好的跟蹤效果。2.Open CV系統(tǒng)下的算法實(shí)現(xiàn)。將基于局部表示的目標(biāo)跟蹤算法在Open CV環(huán)境中運(yùn)行,使用方便。在Open CV環(huán)境下對拍攝視頻和標(biāo)準(zhǔn)庫中的視頻分別進(jìn)行仿真,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出本文算法能較好的處理遮擋等問題,驗(yàn)證了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】:視頻目標(biāo)跟蹤 局部表示 壓縮感知 Open CV
【學(xué)位授予單位】:太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TP391.41
【目錄】:
  • 中文摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 緒論8-16
  • 1.1 研究背景及意義8-9
  • 1.2 國外和國內(nèi)研究及發(fā)展趨勢9-11
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 視頻目標(biāo)跟蹤算法概述11-13
  • 1.3.1 傳統(tǒng)的跟蹤算法介紹11-12
  • 1.3.2 跟蹤算法的難點(diǎn)問題12-13
  • 1.4 論文內(nèi)容和章節(jié)13-16
  • 1.4.1 論文主要研究內(nèi)容13
  • 1.4.2 論文章節(jié)安排13-16
  • 第二章 相關(guān)理論16-23
  • 2.1 壓縮感知理論16-19
  • 2.1.1 信號(hào)的稀疏表示16-17
  • 2.1.2 稀疏性17-18
  • 2.1.3 稀疏表示優(yōu)化算法18-19
  • 2.2 貝葉斯理論19-20
  • 2.2.1 貝葉斯定理19-20
  • 2.2.2 樸素貝葉斯分類器20
  • 2.3 目標(biāo)跟蹤的基本框架20-23
  • 第三章 一種基于局部表示的目標(biāo)跟蹤算法23-38
  • 3.1 引言23
  • 3.2 局部信息構(gòu)造23-24
  • 3.3 特征提取——Haar-like特征24-27
  • 3.3.1 Haar-like特征的計(jì)算25-27
  • 3.4 特征壓縮27-28
  • 3.4.1 測量矩陣27-28
  • 3.4.2 特征提取28
  • 3.5 局部分類器28-29
  • 3.6 跟蹤框架29-31
  • 3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析31-36
  • 3.8 本章小結(jié)36-38
  • 第四章 Open CV系統(tǒng)下的實(shí)現(xiàn)38-49
  • 4.1 引言38
  • 4.2 Open CV系統(tǒng)概述38-39
  • 4.3 Open CV的函數(shù)體系39
  • 4.4 Open CV配置39-43
  • 4.5 系統(tǒng)流程43-47
  • 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-48
  • 4.7 本章小結(jié)48-49
  • 第五章 總結(jié)與展望49-50
  • 參考 文獻(xiàn)50-54
  • 致謝54-55
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄55-56

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  本文關(guān)鍵詞:基于局部表示的視頻跟蹤算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):260794

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