基于稀疏表示和時(shí)空上下文的目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究范疇中,視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是視頻內(nèi)容分析的關(guān)鍵技術(shù),受到廣泛關(guān)注。在運(yùn)動(dòng)分析、模式識(shí)別、視頻監(jiān)控、人機(jī)交互和交通管理等視覺(jué)任務(wù)中扮演著重要的角色,并能為更高級(jí)的視頻處理提供基礎(chǔ)信息。在科技領(lǐng)域中,視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)得到了普遍的應(yīng)用。
  貝葉斯方法在系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中有很好的應(yīng)用效果,因此,很多目標(biāo)跟蹤算法都是以貝葉斯跟蹤框架為基礎(chǔ),構(gòu)造觀測(cè)模型和運(yùn)動(dòng)模型來(lái)完成跟蹤任務(wù)。
  利用自適應(yīng)外觀模型能夠提高跟蹤算法

2、的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。按照構(gòu)造方式的不同,外觀模型可分為生成模型和判別模型。在貝葉斯跟蹤框架中,結(jié)合判別模型和生成模型的特點(diǎn)完成跟蹤任務(wù),提出一種基于超像素和局部稀疏表示的目標(biāo)跟蹤方法。對(duì)訓(xùn)練幀圖像進(jìn)行超像素分割,并通過(guò)聚類方法構(gòu)造基于超像素的判別型外觀模型;在第一幀圖像中,計(jì)算目標(biāo)模板的稀疏性直方圖,構(gòu)造生成型外觀模型。在跟蹤階段,計(jì)算基于超像素的置信圖,采樣候選樣本,并計(jì)算候選樣本的置信值;從樣本采集局部圖塊,計(jì)算每個(gè)樣本所有圖塊的稀疏

3、表示系數(shù),得到樣本的稀疏性直方圖,并計(jì)算樣本直方圖與模板直方圖的相似度。根據(jù)置信值和相似度,計(jì)算觀測(cè)模型,結(jié)合觀測(cè)模型和運(yùn)動(dòng)模型,計(jì)算候選樣本后驗(yàn)估計(jì)值,確定目標(biāo)跟蹤結(jié)果。為提高外觀模型的自適應(yīng)性,對(duì)兩種外觀模型都保持在線獨(dú)立更新。利用判別型外觀模型可以將目標(biāo)對(duì)象從背景中區(qū)分開(kāi)來(lái),而生成型外觀模型包含目標(biāo)空間信息,可以用來(lái)處理跟蹤過(guò)程中的遮擋問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)表明,目標(biāo)發(fā)生外觀變化時(shí),算法能得到較好的跟蹤結(jié)果。
  利用時(shí)空上下文信息

4、進(jìn)行跟蹤,擴(kuò)展了跟蹤任務(wù)中可利用的資源。當(dāng)目標(biāo)由于遮擋、姿態(tài)變化等原因引起外觀產(chǎn)生劇烈變化時(shí),仍然可以利用時(shí)空上下文信息對(duì)目標(biāo)定位。提出一種改進(jìn)的時(shí)空上下文跟蹤算法,首先利用反卷積方法對(duì)目標(biāo)及其周圍局部背景區(qū)域?qū)W習(xí)空間上下文模型,然后將獲得的空間上下文模型用于在新的一幀中更新時(shí)空上下文模型。在學(xué)習(xí)時(shí)空上下文的過(guò)程中引入視覺(jué)顯著性特征,以顯著性特征作為目標(biāo)及局部上下文區(qū)域的特征描述,降低局部上下文區(qū)域的整體圖像復(fù)雜度,提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性

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