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基于特征表示的擴展目標跟蹤技術研究

發(fā)布時間:2024-04-21 09:46
  隨著智能化設備的興起,計算機視覺的研究越來越受到人們的關注,而目標跟蹤作為其中的一個研究方向,扮演著重要的角色,被廣泛應用于智能視頻監(jiān)控、人機交互、虛擬現(xiàn)實、機器人視覺導航、視頻剪輯與分析、醫(yī)學診斷等領域。目前,國內(nèi)外對一般目標跟蹤的研究較為廣泛,取得了不錯的效果,但對擴展目標跟蹤的研究卻很少,現(xiàn)有的算法都只能解決特定場景下的跟蹤問題。擴展目標與一般目標相比所占視場比例范圍較大,在運動過程中除了會出現(xiàn)尺度變化、光照變化、旋轉變化、形變等情況外,還有可能會超出視場范圍。另外,擴展目標擁有較為豐富的邊緣、紋理、形狀、關鍵點等特征,這些特征能夠幫助跟蹤算法建立一個魯棒的模型。因此,本文從特征提取與表示的角度出發(fā),對擴展目標跟蹤算法進行了深入研究。本文主要研究工作包括:1.介紹了目標跟蹤的研究背景和意義,分析了當下國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,重點對判別式方法相關濾波進行了介紹,發(fā)現(xiàn)其具有穩(wěn)定跟蹤的優(yōu)點,可以為擴展目標跟蹤提供一個穩(wěn)定的框架;然后介紹了常見的特征提取與表示方法,對其進行了分類,并通過實驗對比分析其優(yōu)缺點和使用場景;最后深入研究了廣義霍夫變換,分析其能夠對任意形狀的物體進行檢測的原理,發(fā)現(xiàn)其...

【文章頁數(shù)】:91 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1三種目標的示例

圖1.1三種目標的示例

第1章緒論3在利用擴展目標豐富的細節(jié)特征對目標進行表觀建模,增強跟蹤算法的適應性和魯棒性。(a)弱小目標(b)一般目標(c)擴展目標圖1.1三種目標的示例Figure1.1Exampleofthreetargets1.2擴展目標跟蹤領域主要面臨的挑戰(zhàn)擴展目標與一般目標相比,所占視....


圖2.1FAST角點檢測原理,引自文獻[68]

圖2.1FAST角點檢測原理,引自文獻[68]

基于特征表示的擴展目標跟蹤技術研究12等。特征點檢測就是要找到圖像中關鍵點(角點)的位置。Moravec是最早的特征點檢測算法,該算法計算某個像素點四個方向(水平,垂直、對角線,反對角線)的灰度方差,取最小值作為該像素點的興趣值,然后通過像素點的興趣值判斷該像素點是否是候選角點,....


圖2.33*3圖像區(qū)域

圖2.33*3圖像區(qū)域

基于特征表示的擴展目標跟蹤技術研究16參數(shù)調(diào)節(jié)。該算法首先計算每個像素點的水平線角度(與該像素點梯度方向垂直的線的角度)得到一個水平線場(Level-LineField),然后在水平線場中使用區(qū)域生長法進行切割得到線支持區(qū)域(LineSupportRegions),并對其進行矩形....


圖2.5循環(huán)移位,引自文獻[33]

圖2.5循環(huán)移位,引自文獻[33]

基于特征表示的擴展目標跟蹤技術研究202.3.2循環(huán)矩陣目前主流的跟蹤方法大多都基于檢測(tracking-by-detection),如:機器學習加圖像特征類的方法和相關濾波類方法。這些方法通常需要采集(稀疏采樣)大量的訓練樣本進行模型訓練,而大樣本量會導致計算量的增加。另一方....



本文編號:3960726

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