基于視覺的目標跟蹤研究及其在移動機器人中的實現(xiàn).pdf

1、采用視覺信息的目標跟蹤技術作為計算機視覺領域中重要的課題之一，是備受工程領域和學術界關注的熱點，有著廣闊的應用和研究前景。然而，復雜環(huán)境下由于多方面因素的影響，如：部分遮擋、光線變化、圖像噪點、快速移動、物體形狀變化（人體姿態(tài)變化）和背景雜亂等，使得目標跟蹤問題變得很復雜，提出一種適用于復雜環(huán)境的具有魯棒性的實時跟蹤算法仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。
　　針對大多數(shù)目標跟蹤算法采用單一特征描述目標，在出現(xiàn)干擾特征時，易產生誤匹配和漂移，導

2、致跟蹤有效性降低和跟蹤精度差的問題，本文采用多特征融合的方法，豐富描述目標的特征多樣性，提高跟蹤算法的魯棒性。
　　本文創(chuàng)新地引入一種全局約束措施，利用視覺顯著性進行多特征融合，同時提出一種自適應搜索機制來加快算法運行速度，最終，提出一種引入視覺顯著性的多特征融合的目標跟蹤算法。首先，采用視覺顯著性機制處理顏色直方圖得到顯著性特征，再使用混合特征策略融合顯著性特征和 BRISK(Binary Robust Invariant Sc

3、alable Keypoints)特征，獲取目標前景和背景模型；其次，運用雙向光流檢測和誤差度量提取動態(tài)特征，并使用自適應搜索機制提取候選目標區(qū)域的靜態(tài)特征，融合動態(tài)特征和靜態(tài)特征；最后，根據(jù)匹配算法估算目標跟蹤框的自適應尺度及中心，確定目標在當前幀圖像中所處的位置。實驗表明，該算法對復雜背景環(huán)境下，具有光照變化、形變和姿態(tài)變化、快速移動等情況的目標跟蹤表現(xiàn)良好，并能夠實時穩(wěn)定地獲得目標跟蹤結果。
　　同時，采用本文所提出的目標跟