基于運動檢測和特征融合的多目標跟蹤算法研究.pdf

1、多目標視覺跟蹤技術作為視覺跟蹤領域的一個重要研究方向，在近年來，越來越受到國內外學者們的關注，其研究熱度逐年上升。特別是以人等一類的非剛體作為被跟蹤目標的這類跟蹤技術的研究，在眾多學者們努力下，取得了許多開創(chuàng)性的成果。這使得多目標視覺跟蹤技術在民用方面如交通人流統(tǒng)計分析、醫(yī)療導航、銀行安防區(qū)域監(jiān)控等領域，以及軍事方面如彈道導彈防御、空中預警、空中攻擊等這些領域，不但取得了廣泛的應用成果而且更有長遠的科研意義。
　　 針對多目標跟

2、蹤中單一使用某種跟蹤技術難以在復雜背景環(huán)境中穩(wěn)定的對多個目標進行跟蹤(如存在干擾的背景、目標尺寸形態(tài)的變化、目標遮擋等情形下的跟蹤)，在對多目標跟蹤領域中的經典理論及其應用特點進行綜合分析的基礎上，展開了本文的基于運動檢測與特征融合的多目標跟蹤算法的研究。本文的主要工作有：
　　 1.穩(wěn)定、抗干擾的運動檢測算法。本文將信號能量分析思想與碼本模型相結合，在YUV空間上進行碼本建模以克服傳統(tǒng)碼本法計算量大、實現(xiàn)復雜的缺點，并利用信號

3、能量分析方法對復雜背景中樹葉、水波、陰影等于擾的良好濾除效果，提出了本文的融合信號能量分析的改進碼本法的運動檢測以實現(xiàn)多目標在跟蹤前的分離。
　　 2.基于運動檢測與特征融合的多目標跟蹤算法。在運動檢測的基礎上，通過對運動目標進行H-S2D直方圖特征及SIFT特征的綜合相似度匹配來實現(xiàn)目標之間的數(shù)據(jù)關聯(lián)，并引用“粒子濾波器”的預估計器作用和“MeanShift技術”在目標遮擋時的良好跟蹤能力，實現(xiàn)對多運動目標的穩(wěn)定跟蹤。通過與K