基于視頻圖像的目標自學習與定位研究.pdf

1、視頻圖像的目標自學習與定位是計算機視覺的一個重要組成部分，已在場景監(jiān)控、智能交通等很多領域得到了廣泛應用。本文基于目標驅逐平臺，利用視頻圖像對目標進行識別與跟蹤。
　　目標定位與跟蹤的基本思想是在圖像序列中根據(jù)視頻信息在空間和時間上的相關性，確定目標在每一幀的位置。在靜態(tài)背景下，只有單個運動物體時，利用幀間差分法和背景差分法自動識別目標。實驗表明，相較于背景差分法，幀間差分法能較準確地檢測出運動目標。有多個運動物體時，通過幀間差分

2、法得到運動物體，不能分離出目標。
　　在動態(tài)背景下，借助鼠標點擊，人為選擇需要定位的目標。本文利用區(qū)域生長法得到目標物體，然后進行目標自學習，使用Mean Shift算法、Mean Shift算法與卡爾曼濾波算法相結合的方法、粒子濾波算法對目標進行定位與跟蹤。
　　Mean Shift算法通過建立目標模型，計算出目標模型與候選模型的巴氏系數(shù)，使得巴氏系數(shù)取得最大值，從而找出與目標模板最相似的候選區(qū)域，確定目標在當前幀中的位置