復雜環(huán)境中的目標跟蹤及其在移動機器人中的實現(xiàn).pdf

1、目標跟蹤技術作為計算機視覺領域中的核心技術之一，在民用、國防軍事等領域有著廣泛的應用前景。然而，由于運動目標姿態(tài)和形狀的變化、光照狀況的改變、部分或全部遮擋等因素的影響，對運動目標進行實時檢測與跟蹤就變得非常困難，如何獲得魯棒、實時的目標跟蹤算法仍然是計算機視覺領域的熱點研究課題之一。本文圍繞科技部國際合作項目中目標跟蹤子項目展開，重點研究復雜背景下魯棒有效的目標跟蹤算法，并且將該算法應用到移動機器人平臺中，實現(xiàn)了自動的人臉檢測與跟蹤系

2、統(tǒng)。 以下為本文的主要的研究內(nèi)容和成果： 1.對目標特征提取算法進行研究，提出了采用相關矩陣融合多種特征來描述目標的算法。該算法可同時融合空間特征和目標固有特征，對目標進行描述，有效地將目標從復雜背景分離出來。同時，提出將相關矩陣與局部搜索機制相結(jié)合，采用均值加權最后得到目標位置值，與基于全局搜索的協(xié)方差矩陣描述目標，采用最佳值匹配的跟蹤算法相比，在背景包含大量與目標相近特征情況下，能夠得到較好的跟蹤效果。 2.

3、本文提出一種將協(xié)方差矩陣描述目標特征算法與粒子濾波算法相結(jié)合，在復雜背景下實現(xiàn)魯棒的目標跟蹤算法。實驗表明，本文提出的算法比經(jīng)典的CAMSHIFT(Continuously Adaptive Mean Shift)算法和基于單一特征的粒子濾波器跟蹤算法更有效。因為采用了協(xié)方差矩陣描述目標，可以將目標有效地從復雜背景中分離出來，在復雜背景中可以實現(xiàn)有效跟蹤；同時，由于采用了粒子濾波預測機制，在非線性情況下仍然適用，當目標出現(xiàn)部分遮擋或全部