視頻監(jiān)控中目標(biāo)跟蹤算法的研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤是當(dāng)前計算機(jī)視覺中研究的熱門領(lǐng)域。人類感知世界最直觀的途徑即視覺信息。連續(xù)的視頻幀序列比單張靜態(tài)圖像包含了更多的目標(biāo)信息。為了實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)跟蹤,首先進(jìn)行目標(biāo)檢測,然后在連續(xù)的圖像序列中進(jìn)行目標(biāo)位置關(guān)聯(lián),以實現(xiàn)目標(biāo)完整軌跡的提取和運(yùn)動特性分析,為進(jìn)一步的事件判斷,動作識別等奠定基礎(chǔ)。
　　本文針對目標(biāo)跟蹤算法研究,主要完成了以下創(chuàng)新性工作:
　　1.提出了一種基于多特征自適應(yīng)融合的粒子濾波跟蹤算法,該算法考慮了目

2、標(biāo)外觀的全局性特征和局部性特征表示,并結(jié)合基于特征模型表達(dá)能力和特征模型辨別能力的自適應(yīng)融合,使得各特征之間針對不同場景,不同目標(biāo),發(fā)揮了各自的特性,實現(xiàn)了相互之間的補(bǔ)充,提高了跟蹤算法魯棒性。
　　2.復(fù)雜場景下不斷變化的目標(biāo)外觀往往導(dǎo)致初始特征模型并不能準(zhǔn)確表示當(dāng)前的跟蹤目標(biāo),使得模型更新容易導(dǎo)致跟蹤漂移問題的發(fā)生。針對該問題,本文提出了一種基于在線學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法,在一定程度上克服了這個問題。
　　3.隨著攝像機(jī)廣泛