視頻序列中的目標跟蹤技術研究.pdf

1、目標跟蹤是計算機視覺研究的熱點之一，它在諸如人機交互、自動導航、虛擬現實、醫(yī)學診斷、自動對焦等許多領域均具有廣闊的應用前景。本文對視頻序列中的目標跟蹤技術進行了研究。主要內容如下： ⑴探討了粒子濾波框架中計算概率觀測函數的兩種具體計算方法：集成學習方法和輪廓方法。在集成學習方法的主要概念是一組弱分類器構成構成強分類器并在獲得新樣本時不斷更新弱分類器。在視頻跟蹤問題上，用集成學習方法在像素級別上對目標和背景進行分類，并在得到后一幀

2、內容后，更新分類器。 ⑵探討了集成學習方法的一些改進，包括用弱學習的方式對弱分類器進行更新。實驗表明，改進后的集成學習方法能更好地適應目標和周圍背景的變化。我們還提出了用輪廓特征計算觀測概率函數的方法。該方法能對具有固定輪廓的目標有效的進行跟蹤，即便在發(fā)生光照變化和嚴重遮擋的情形下，仍能保持很高的正確性。 ⑶信任傳播算法及其在時序環(huán)境中在粒子濾波算法上的具體實現。將信任傳播算法用來聯(lián)合跟蹤目標的多個不同特征；將物理上的磁