視覺目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究方向之一,被廣泛應(yīng)用于人機交互、智能監(jiān)控等現(xiàn)實場合中。當(dāng)前,在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,雖然科研工作者已經(jīng)提出了很多先進(jìn)的目標(biāo)跟蹤算法,但是由于目標(biāo)跟蹤模型的穩(wěn)定性-可塑性困境、背景的隨機性、跟蹤速度和精度平衡性等挑戰(zhàn)性因素的存在,現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法基本上都無法很好地實現(xiàn)魯棒的實時目標(biāo)跟蹤。因此,視覺目標(biāo)跟蹤依然是一個極具挑戰(zhàn)性的課題。為了綜合解決目標(biāo)跟蹤面臨的各種挑戰(zhàn)性問題,實現(xiàn)實時性好、準(zhǔn)確性高的視覺目標(biāo)跟蹤,本文提出了一個全新的目標(biāo)跟蹤框架,并基于超像素和相關(guān)濾波實現(xiàn)了實時的長期目標(biāo)跟蹤。與現(xiàn)有視覺目標(biāo)跟蹤算法相比,本文的主要貢獻(xiàn)在于:第一,提出了一個新穎的目標(biāo)跟蹤框架,即聯(lián)合預(yù)測-檢測-修正的目標(biāo)跟蹤框架。預(yù)測模塊用于估計目標(biāo)的運動偏移量和尺度變化量,并將預(yù)測參數(shù)傳遞給檢測模塊;檢測模塊結(jié)合預(yù)測參數(shù),用于定位目標(biāo)位置并確定目標(biāo)尺度范圍;修正模塊通過在線訓(xùn)練分類器進(jìn)行實時的目標(biāo)位置檢測,并結(jié)合精化機制修正目標(biāo)位置。通過這個跟蹤框架,可以實現(xiàn)穩(wěn)定的長期目標(biāo)跟蹤,有效解決諸如目標(biāo)遮擋、目標(biāo)消失等問題。第二,提出了基于超像素分析和光流的目標(biāo)運動趨勢和尺度變化預(yù)...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于生成式方法的目標(biāo)跟蹤
        1.3.2 基于二元分類器的判別式目標(biāo)跟蹤
        1.3.3 基于相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤
        1.3.4 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤
        1.3.5 課題研究的技術(shù)難點
    1.4 本文的創(chuàng)新
    1.5 論文的組織
第二章 基于超像素的目標(biāo)分析
    2.1 超像素
    2.2 目標(biāo)外觀超像素分析
    2.3 基于超像素光流的目標(biāo)運動趨勢和尺度變化分析
        2.3.1 光流
        2.3.2 超像素光流估計目標(biāo)運動和尺度
    2.4 實驗討論與分析
        2.4.1 超像素目標(biāo)外觀重構(gòu)實驗
        2.4.2 目標(biāo)運動分析和尺度估計實驗
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于超像素預(yù)測參數(shù)的改進(jìn)相關(guān)濾波跟蹤
    3.1 相關(guān)濾波跟蹤
    3.2 核化相關(guān)濾波跟蹤
        3.2.1 核函數(shù)
        3.2.2 密集采樣樣本與循環(huán)矩陣
        3.2.3 核化相關(guān)濾波
    3.3 改進(jìn)的核化相關(guān)濾波跟蹤
    3.4 實驗討論與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于預(yù)測-檢測-修正框架的實時長期目標(biāo)跟蹤
    4.1 基于支持向量機的在線目標(biāo)檢測
        4.1.1 支持向量機的基本原理
        4.1.2 基于支持向量機的在線修正器
    4.2 基于聯(lián)合預(yù)測-檢測-修正框架的目標(biāo)跟蹤
    4.3 實驗討論與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 目標(biāo)跟蹤綜合實驗結(jié)果分析
    5.1 實驗設(shè)置
        5.1.1 實驗數(shù)據(jù)集與對比算法
        5.1.2 實驗結(jié)果評價標(biāo)準(zhǔn)
        5.1.3 算法參數(shù)設(shè)置
    5.2 算法整體定量分析
        5.2.1 算法整體性能定量分析
        5.2.2 算法分屬性定量分析
    5.3 算法整體性能定性分析
    5.4 算法時間復(fù)雜度分析
        5.4.1 計算復(fù)雜度討論
        5.4.2 速度分析
    5.5 算法各模塊在不同基準(zhǔn)下的有效性分析
    5.6 算法參數(shù)設(shè)置有效性分析
    5.7 本章小結(jié)
第六章 目標(biāo)跟蹤在捏合指尖空中書寫系統(tǒng)中的應(yīng)用
    6.1 基于手指書寫的空中書寫人機交互系統(tǒng)
        6.1.1 基于手指跟蹤的空中書寫系統(tǒng)
        6.1.2 捏合指尖空中書寫模態(tài)
    6.2 基于超像素分析和相關(guān)濾波的跟蹤算法在空中書寫系統(tǒng)的應(yīng)用
    6.3 實驗討論與分析
    6.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
    已發(fā)表論文
    已公開專利
致謝
附件



本文編號：3835669