視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是交叉學(xué)科的產(chǎn)物，在智能監(jiān)控、軍事制導(dǎo)、圖像檢索、三維重構(gòu)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值；同時(shí)，它也是目標(biāo)識(shí)別和行為理解等后續(xù)工作的基礎(chǔ)，具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值。因此，目標(biāo)跟蹤受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，激發(fā)了人們的研究熱情。
　　 目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)以下現(xiàn)象：旋轉(zhuǎn)、遮擋、形變、臨時(shí)從場(chǎng)景中消失等自身的變化；同時(shí)還存在光線、背景、與攝像頭之間的遠(yuǎn)近距離等場(chǎng)景的變化。這些不同的變化對(duì)目標(biāo)跟蹤都有不同程度的影響，所

2、以對(duì)跟蹤算法的魯棒性和準(zhǔn)確性有更高的要求。
　　 本文研究了視頻序列圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。針對(duì)上述影響目標(biāo)跟蹤的主要問(wèn)題，尤其是針對(duì)遮擋問(wèn)題，完成了如下主要工作：
　　 1．針對(duì)傳統(tǒng)的分塊跟蹤算法受背景相似顏色的影響，提出了基于分塊的邊緣方向直方圖和顏色直方圖特征(EOH-RGB)自適應(yīng)融合的目標(biāo)跟蹤方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法較單一的RGB或EOH特征跟蹤更加準(zhǔn)確，而且通過(guò)自適應(yīng)融合的方式具有更好的抗遮擋能力。

3、　　 2．針對(duì)在基于特征點(diǎn)的跟蹤方法中如何利用特征點(diǎn)確定目標(biāo)的尺度和位移的問(wèn)題，提出了基于中值法的光流跟蹤。該方法利用歸一化互相關(guān)系數(shù)和歐式距離確定可靠的特征點(diǎn)，再用中值法計(jì)算跟蹤結(jié)果。最后與基于最小二乘法的光流跟蹤進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在沒(méi)有遮擋或小部分遮擋的情況下，基于中值法的跟蹤比基于最小二乘法的跟蹤穩(wěn)定且準(zhǔn)確，處理速度約為18幀／s。
　　 3．提出了基于粒子濾波和隨機(jī)森林的集成跟蹤方法。簡(jiǎn)單的粒子濾波方法適用于非線