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文檔簡介
1、首先本文具體介紹了運動目標(biāo)識別與跟蹤方法在國內(nèi)外的發(fā)展與研究的狀況,并且對相關(guān)的算法做了簡要的說明。然后針對目標(biāo)識別與跟蹤方法,本文分別詳細介紹和說明了粒子濾波跟蹤算法與Camshift跟蹤算法,并對兩種跟蹤算法分別做了相應(yīng)的對比跟蹤實驗來說明各自的特性及其優(yōu)缺點。對兩種跟蹤算法所適用的跟蹤環(huán)境進行了分析,當(dāng)目標(biāo)與背景顏色差異比較大時,粒子濾波跟蹤算法和Camshift算法能夠有效的跟蹤目標(biāo),但是當(dāng)目標(biāo)與背景顏色差異較小或者目標(biāo)處于復(fù)雜
2、背景區(qū)域時目標(biāo)跟蹤就會產(chǎn)生偏差,甚至無法準(zhǔn)確的跟蹤目標(biāo)。
為提高復(fù)雜背景下上述兩種跟蹤算法的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性,在兩種基本算法的基礎(chǔ)上,分別提出了各自的改進算法來改善其在復(fù)雜背景下的跟蹤性能。提出基于顯著性直方圖模型的粒子濾波跟蹤方法。通過對比目標(biāo)與背景區(qū)中像素色調(diào)的分布,確定出不同色調(diào)等級的顯著性權(quán)值,從而建立起目標(biāo)的顯著性直方圖模型。顯著性直方圖模型可抑制背景中與目標(biāo)具有相似色調(diào)的區(qū)域?qū)δ繕?biāo)識別的干擾,突出目標(biāo)顯著色調(diào)在目標(biāo)識
3、別中的作用,從而提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。提出了基于邊緣抑制的Camshifi跟蹤算法。利用上一幀目標(biāo)的位置和大小通過權(quán)值函數(shù),在反向投影圖中降低目標(biāo)邊緣的亮度權(quán)值,被抑制的邊緣可以有效的區(qū)分目標(biāo)和背景,削弱質(zhì)心向背景方向迭代的趨勢,提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。
仿真實驗結(jié)果表明,本文提出的兩種算法都能改善目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,且計算量增加不多,能夠滿足電視跟蹤系統(tǒng)實時性的要求。
最后將本文提出的兩種改進跟蹤算法應(yīng)用到智能
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