基于Android平臺的多目標實時跟蹤技術研究.pdf

1、以往由于視覺跟蹤技術對系統(tǒng)硬件以及實時性的要求，其僅被應用于PC，以及部分嵌入式平臺當中。但是移動設備領域在近幾年來發(fā)生了翻天覆地的變化，其各項硬件的性能都有了極大的提升，這為我們將視覺跟蹤技術應用于移動設備提供了硬件技術上的支持。而今Android是擁有用戶最多的移動設備平臺，將視覺跟蹤算法應用到Android平臺將具有十分重要的意義。本文對視覺跟蹤算法進行了大量的調研工作，并對現(xiàn)今的主流視覺跟蹤算法進行比較，從中選擇了在多種場景下都

2、具有良好魯棒性與極高實時性的核相關濾波（KCF）目標跟蹤算法作為移植到 Android平臺的跟蹤算法。本文對該算法進行了深入研究，針對其無法對目標進行多尺度跟蹤的缺陷，結合雙線性插值算法提出了一種改進的多尺度KCF目標跟蹤算法，并將該改進后算法移植到Android平臺之上，設計并完成了一套多目標實時跟蹤系統(tǒng)。
　　本研究主要內容包括：⑴對KCF目標跟蹤算法進行了深入地研究，詳細介紹了該算法的原理與流程，并對其編寫代碼，通過大量的測

3、試與分析，在多種場景下對KCF目標跟蹤算法所擁有的良好魯棒性與實時性進行了驗證。⑵針對原KCF目標跟蹤算法無法對目標進行多尺度跟蹤的缺陷，本文在原KCF目標跟蹤算法的基礎上，結合了雙線性插值算法對目標進行縮放，提出了一種改進后的多尺度KCF目標跟蹤算法。同時，通過大量的測試與分析，對本文算法的有效性進行了驗證。⑶以改進后的多尺度KCF目標跟蹤算法為基礎，基于Android平臺設計并完成了一套多目標實時跟蹤系統(tǒng)，并通過對該系統(tǒng)進行跟蹤性能