視頻場景下運動目標跟蹤方法的研究.pdf

1、目標跟蹤方法的研究是計算機視覺領(lǐng)域中一項富有挑戰(zhàn)性的課題，該課題涉及人工智能、圖像處理、模式識別、自動控制等許多領(lǐng)域的先進技術(shù)。目標跟蹤技術(shù)在國防制導(dǎo)、智能交通、智能保安、醫(yī)學(xué)診斷和視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。由于諸多因素的影響，目標跟蹤的準確性、實時性和魯棒性難以得到保證，且現(xiàn)有跟蹤算法大多只能應(yīng)用于特定環(huán)境，存在一定局限性。鑒于此本文對視頻場景下的運動目標跟蹤關(guān)鍵技術(shù)進行了研究和探討。
　　 本文著手做了以下幾方面工作

2、：
　　 (1)研究了常見的幾種常用目標跟蹤方法，如基于運動目標檢測的跟蹤方法、Mean Shift跟蹤方法、Kalman預(yù)測的跟蹤方法和粒子濾波跟蹤方法，并分析和總結(jié)了各常用跟蹤方法的優(yōu)劣性。
　　 (2)研究設(shè)計了一種多特征模型融合方法，引入特征模型質(zhì)量評價函數(shù)對各個特征模型進行評價并預(yù)測相應(yīng)權(quán)重，并對各個特征模型進行積分融合。該多特征模型的融合方法在一定程度上提高了跟蹤的準確性和魯棒性。
　　 (3)為了提