霍夫森林與分割融合的跟蹤算法研究.pdf

1、視頻跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究領(lǐng)域，是基于運動的目標識別、智能監(jiān)控、視頻檢索、人機交互，以及無人駕駛等計算機視覺應(yīng)用中的關(guān)鍵相關(guān)技術(shù)。視頻跟蹤是非常有挑戰(zhàn)性的課題，主要挑戰(zhàn)來自以下幾個方面:視頻是三維世界在二維圖像上的投影，所以在投影過程中有些信息會丟失;圖像可能包含噪音;背景可能包含復雜的場景;物體復雜運動時難以預測其運動軌跡;視頻可能包含部分或者完全遮擋和光照變化;目標跟蹤要求具有實時性等。
　　 霍夫森林是一個有效

2、和應(yīng)用廣泛的方法，它已在各種計算機視覺應(yīng)用中取得了很好的效果，例如:目標檢測，視頻跟蹤，以及行為識別等。在本文中，我們使用霍夫森林作為跟蹤器來估計被跟蹤目標在視頻中的位置。
　　 本文的主要貢獻和創(chuàng)新點如下:
　　 1)在原始的霍夫森林基礎(chǔ)上，提出混合霍夫森林方法?；旌匣舴蛏帜軌蚋敯舻奶幚硪曨l跟蹤中存在的問題。
　　 2)提出了一種融合分割算法的在線霍夫森林跟蹤器。在霍夫森林定位目標位置后，利用定位目標位置反

3、向找到投向該位置的圖像塊，用該圖像塊作為摳圖分割的前景種子，獲得目標的輪廓，然后利用精確的目標模型來在線更新霍夫森林。
　　 3)在前面工作的基礎(chǔ)上，又提出一種融合分割算法和結(jié)構(gòu)信息的在線霍夫森林跟蹤器。把結(jié)構(gòu)信息與霍夫森林進行融合，每個訓練樣本不僅具有一般霍夫森林的標記信息，還具有結(jié)構(gòu)信息（即:圖像塊的前背景信息）。具有結(jié)構(gòu)信息的霍夫森林不僅能夠定位目標位置，同時還能對目標進行分割，利用分割得到的前背景區(qū)域進行在線更新霍夫森林