動態(tài)背景下的視頻目標(biāo)檢測與跟蹤研究.pdf

1、視頻序列中的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是計算機(jī)視覺中的一項重要研究課題，其技術(shù)核心是指在視頻序列中獲取運動目標(biāo)位置信息及其運動軌跡。當(dāng)前，靜態(tài)背景下的運動目標(biāo)檢測與跟蹤算法體系日趨成熟；隨著近年來移動機(jī)器人和智能設(shè)備的發(fā)展，移動攝像的應(yīng)用逐漸增多，這時攝像機(jī)的移動導(dǎo)致背景不再靜止，常用的靜態(tài)背景下視頻目標(biāo)檢測與跟蹤算法已經(jīng)不再適用，因此研究動態(tài)場景下的目標(biāo)檢測與跟蹤算法具有重要意義。
　　論文對現(xiàn)階段視頻序列中的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的國內(nèi)外

2、研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，研究了基于背景補(bǔ)償法的運動目標(biāo)檢測和基于TLD算法的目標(biāo)跟蹤技術(shù)，主要完成以下工作：
　　首先，論文分析和研究了背景補(bǔ)償算法。為使背景補(bǔ)償法中全局運動參數(shù)估計更加精確，提出了一種改進(jìn)的背景補(bǔ)償法；改進(jìn)的算法將SURF算法和FAST算法的優(yōu)點結(jié)合起來，代替原有方法進(jìn)行匹配，在得到精確匹配數(shù)據(jù)的同時，保證了其運行實時性，并且采用了RANSAC算法濾除錯誤匹配點。其次，在研究TLD算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的動態(tài)背景

3、目標(biāo)跟蹤算法。為了提高目標(biāo)跟蹤算法的實時性，在TLD檢測模塊中加入了顏色分類器，增加了目標(biāo)檢測時對顏色的敏感度，提高了檢測模塊的效率。最后，針對TLD算法需要手動選定跟蹤目標(biāo)的問題，將改進(jìn)的TLD算法與背景補(bǔ)償算法相結(jié)合實現(xiàn)了運動目標(biāo)的自動跟蹤。
　　論文在VS2008平臺下使用OpenCV2.3.1計算機(jī)視覺庫編程對改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真實驗，采用了多組動態(tài)背景下的視頻序列進(jìn)行測試。實驗表明，在運動目標(biāo)檢測方面，改進(jìn)的背景補(bǔ)償算法提