C-SIFT算法在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的領(lǐng)域中，視頻目標(biāo)的跟蹤有著重要的研究意義，視頻目標(biāo)跟蹤的主要工作是在一段視頻序列中尋找出與指定目標(biāo)最相似的內(nèi)容以檢測(cè)、識(shí)別、提取和跟蹤，通過(guò)分析獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、速度、運(yùn)動(dòng)軌跡等參數(shù)。視頻目標(biāo)跟蹤在人機(jī)交互、視頻監(jiān)控、智能建筑和國(guó)防工業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用。作為一個(gè)有著廣泛研究意義的領(lǐng)域，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤吸引了國(guó)內(nèi)外大批學(xué)者的參與，但理想化的視頻跟蹤技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟，如何穩(wěn)定、快速、實(shí)時(shí)的跟蹤目標(biāo)仍然是極具挑戰(zhàn)的課題。

2、
　　論文圍繞快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出了一種基于圖像配準(zhǔn)坐標(biāo)定位的新跟蹤算法（C-SIFT），深入研究了C-SIFT算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用，論文的主要內(nèi)容與取得的成果如下：
　　①論文深入討論了視頻目標(biāo)跟蹤的技術(shù)現(xiàn)狀和特點(diǎn)，包括幾種常用跟蹤算法、跟蹤流程和技術(shù)要求等，介紹了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的性能需求，討論了各種目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　?、谡撐闹攸c(diǎn)研究了圖像配準(zhǔn)SIFT（SealeInvariantFeatureTr

3、ansform尺度不變特征變換）算法的性質(zhì)和作用，詳細(xì)討論了如何改進(jìn)SIFT算法以及如何使用SIFT坐標(biāo)定位(C-SIFT,coordinate-locatingofSIFT)的新算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
　?、坩槍?duì)部分跟蹤目標(biāo)特征點(diǎn)不明顯，論文討論了圖像預(yù)處理的方法，重點(diǎn)介紹了圖像預(yù)處理的兩個(gè)階段，即圖像增強(qiáng)和幾何糾正理論，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了圖像預(yù)處理技術(shù)能將原始圖像較好的轉(zhuǎn)換為良好的配準(zhǔn)圖像。
　　④針對(duì)C-SIFT算法在目標(biāo)跟

4、蹤應(yīng)用中抗遮擋上的不足，提出了一種C-SIFT與自適Kalman濾波相融合的目標(biāo)跟蹤算法。在跟蹤過(guò)程中，先使用卡爾曼濾波器估計(jì)出每一幀的起始迭代位置，再利用C-SIFT算法得到跟蹤位置，然后使用引入遮擋率因子的自適應(yīng)Kalman濾波器，調(diào)節(jié)Kalman濾波器的參數(shù)，使C-SIFT跟蹤算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體后繼狀態(tài)具有估計(jì)能力，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)發(fā)生短時(shí)遮擋后還可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本算法能對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和連續(xù)跟蹤，對(duì)遮