基于增量式子空間學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤.pdf

1、視覺跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。到目前為止，對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的研究已經(jīng)取得了很大的成果，人們提出了許許多多可用于視覺運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的算法，這些算法在目標(biāo)物的表示方式、圖像特征的提取以及目標(biāo)物的運(yùn)動(dòng)、外觀模型的建立方法等各不相同。并且相關(guān)系統(tǒng)也在實(shí)際應(yīng)用中取得了不錯(cuò)的效果，但是很多現(xiàn)有的跟蹤算法都是在跟蹤開始之前就構(gòu)造一個(gè)用于表示目標(biāo)物體外觀的模型，并通過其不變的特征來應(yīng)對(duì)由于光照條件、位置以及視角等因素引起的物體外觀變

2、化。事實(shí)證明，這一類算法無法適應(yīng)實(shí)際跟蹤過程中的諸多不確定性因素，在很大程度上會(huì)影響跟蹤的性能和效果。
　　為了應(yīng)對(duì)跟蹤過程中目標(biāo)物體的外觀變化，我們通過目標(biāo)物體的外觀的特征空間來表達(dá)目標(biāo)物體，并使用增量式子空間方法對(duì)特征目標(biāo)物體的特征子空間進(jìn)行持續(xù)且高效的更新。另外，本文通過一種類似于Condensation的方法根據(jù)圖像序列中當(dāng)前幀的跟蹤結(jié)果對(duì)下一幀圖像中目標(biāo)的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)，選取一定量的的樣本粒子，從而對(duì)圖像序列中目標(biāo)物體狀態(tài)