【摘要】：視覺跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題,在軍事和安防等多個(gè)領(lǐng)域具有重要的研究?jī)r(jià)值。近年來基于相關(guān)濾波的跟蹤算法展現(xiàn)了魯棒快速的跟蹤性能,引起了研究人員的極大關(guān)注。但是由于復(fù)雜的監(jiān)控場(chǎng)景中形變、背景模糊等因素的干擾,視覺跟蹤面臨巨大挑戰(zhàn)。另外,監(jiān)控設(shè)備性能受限,導(dǎo)致獲取的表觀信息不具有魯棒性,嚴(yán)重制約了跟蹤算法的性能。為解決相關(guān)濾波算法在跟蹤過程中所面臨的問題,本文提出了兩種改進(jìn)算法:(1)提出了基于全局背景與特征降維的相關(guān)濾波跟蹤算法。首先針對(duì)相似背景干擾導(dǎo)致的相關(guān)濾波器無法準(zhǔn)確跟蹤問題,提取緊鄰目標(biāo)的圖像區(qū)域作為負(fù)樣本供濾波器學(xué)習(xí),以充分利用目標(biāo)周圍的背景信息,從而避免背景中相似物的干擾。然后,為了解決HOG特征對(duì)形變敏感的問題,加入顏色特征表征運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并在響應(yīng)圖層面實(shí)現(xiàn)兩種特征的自適應(yīng)融合。最后,提出一種基于主成分分析法的訓(xùn)練更新策略,構(gòu)建降維矩陣壓縮特征維度,使得訓(xùn)練的尺度濾波器能夠有效處理尺度變化問題的同時(shí)減少其冗余。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上與Staple、KCF等其他算法進(jìn)行了仿真對(duì)比,結(jié)果表明所提算法具有更強(qiáng)的魯棒性。(2)提出了基于多視角檢測(cè)與多模板學(xué)習(xí)的相關(guān)濾波跟蹤算法。首先針對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中梯度變化過大導(dǎo)致的無法有效學(xué)習(xí)問題,采用OIM損失函數(shù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過在線更新策略加速網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,獲取表達(dá)能力更強(qiáng)的類內(nèi)特征。同時(shí)采用多視角匹配策略,選取多個(gè)視角對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),以排除相似目標(biāo)的干擾。然后在跟蹤模塊引入多模板學(xué)習(xí)機(jī)制,構(gòu)建多姿態(tài)表觀模型,以提高目標(biāo)的描述能力,達(dá)到位置糾正的目的。另外,加入重檢測(cè)機(jī)制,以解決跟蹤漂移問題。最后,采集實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景下的視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明所提算法能有效克服監(jiān)控設(shè)備受限問題,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控場(chǎng)景下長(zhǎng)期有效跟蹤的目的。同時(shí)與ROT、fDSST等其他算法進(jìn)行仿真對(duì)比,驗(yàn)證了所提算法的有效性。
【圖文】：

碩士學(xué)位論文 f 和g之間的相關(guān)性，，在一維空間中兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)運(yùn)算可定義為：f g f t g t dt （2-1中 f 是 f 的復(fù)共軛， 表示位移。在二維空間中兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)運(yùn)算被定義為：f t g t f t , s g t x ,s y dtds （2-2通過上式相關(guān)操作得到信號(hào) f 和g的相似度，公式計(jì)算所得值越高，則表f 和 g 相似度越高。跟蹤完全符合這一特性，當(dāng)目標(biāo)樣本和待測(cè)樣本是同一目標(biāo)么相似度高，反之，相似度低。

碩士學(xué)位論文最終的響應(yīng)圖，此時(shí)峰值位置處被確定為被追蹤目標(biāo)的中心位置。最后利用新的目標(biāo)外觀模型對(duì)相關(guān)濾波模型進(jìn)行在線更新，以更好地處理形變、尺度變化以及旋轉(zhuǎn)的影響。隨后，不斷重復(fù)檢測(cè)與更新直到視頻的最后一幀圖像。初始幀當(dāng)前輸入幀...當(dāng)前位置特征提取余弦窗函數(shù)響應(yīng)圖訓(xùn)練更新濾波器相關(guān)濾波器
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41

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