視頻目標(biāo)檢測(cè)及匹配方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)視覺的智能監(jiān)控已逐漸應(yīng)用到公共安全、智能交通、軍事、工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域，而視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是智能監(jiān)控研究中最關(guān)鍵的問題之一。通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)視頻進(jìn)行處理，讓計(jì)算機(jī)真正擁有“看”的本領(lǐng)一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)。本文研究了計(jì)算機(jī)視覺中的單應(yīng)矩陣估計(jì)問題及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，主要的工作有:
　　1、如何準(zhǔn)確估計(jì)單應(yīng)矩陣仍然是計(jì)算機(jī)視覺中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。到目前為止，

2、單應(yīng)矩陣的估計(jì)幾乎是在RANSAC框架下進(jìn)行。而本文給出了一種基于四邊形四個(gè)點(diǎn)順序保持約束及相似性測(cè)量方法的單應(yīng)矩陣估計(jì)方法。該方法無(wú)需在方法RANSAC框架下進(jìn)行，它不需要重復(fù)地估計(jì)單應(yīng)矩陣，并且耗時(shí)較少。仿真實(shí)驗(yàn)分析了外點(diǎn)比例和噪聲水平對(duì)單應(yīng)矩陣估計(jì)精度的影響，真實(shí)圖像實(shí)驗(yàn)比較了該方法和其他方法的單應(yīng)矩陣估計(jì)效果。
　　2、針對(duì)傳統(tǒng)TLD(Tracking-Learning-Detection)算法消耗時(shí)間多，跟蹤速度慢，運(yùn)動(dòng)

3、目標(biāo)移動(dòng)速度快而跟蹤不上等問題，本文改進(jìn)了TLD算法中的跟蹤模塊和檢測(cè)模塊。該改進(jìn)方法根據(jù)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性，讓跟蹤和檢測(cè)都在上一幀跟蹤目標(biāo)的鄰域進(jìn)行，并在檢測(cè)模塊中引入HOG特征檢測(cè)和SVM分類器。并且為了進(jìn)一步加快算法的運(yùn)行速度達(dá)到實(shí)時(shí)效果，使用了多核并行編程技術(shù)。針對(duì)真實(shí)足球比賽視頻中的足球和運(yùn)動(dòng)員，實(shí)驗(yàn)中分別驗(yàn)證了改進(jìn)TLD算法克服遮擋能力和克服目標(biāo)消失后再次出現(xiàn)重新跟蹤的能力以及跟蹤快速移動(dòng)目標(biāo)的能力。結(jié)果表明該改進(jìn)算法的跟蹤正確率