人工智能在近幾年出現(xiàn)了突飛猛進的發(fā)展,特別是在計算機視覺領域。其中,視頻目標跟蹤是一個重要的研究方向,可以廣泛地應用于人機交互,無人駕駛,視頻監(jiān)控等許多領域。在過去的幾十年中,視頻目標跟蹤領域取得了很大的進步,特別是最近利用相關濾波技術的單目標跟蹤方法取得了良好的跟蹤效果。本文詳細描述了相關濾波跟蹤算法的細節(jié),并分析出其中亟待解決的問題。針對實際應用中復雜場景下的目標跟蹤問題,本文提出了三種基于核化相關濾波跟蹤器的算法。主要工作如下:（1）提出了一種基于互補特征自適應選擇的視頻目標跟蹤算法。目標特征提取是跟蹤框架中非常重要的部分。本文分析了 CSK（Circulant Structure with Kernels）跟蹤器中僅使用了單通道的灰度特征的缺點。FHOG（Fast Histogram of Oriented Gradients）特征對圖像光照和顏色的變化以及運動模糊等挑戰(zhàn)具有魯棒性,但是難以應對目標形變和快速運動。相反,CN（ColorNames）特征對目標形變和尺度等具有魯棒性。所以,FHOG特征和CN特征屬于互補特征。因此,本文在KCF（Kernelized Correla... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１互相關運算檢測示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｃｒｏｓｓ－ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｏｐｅｒａｔｉｏｎ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ??

一循環(huán)矩陣示意圖l24]

圖２－３?２Ｄ圖像垂直循環(huán)移位示意

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于TDOA的自適應擴展卡爾曼濾波跟蹤算法研究[J]. 周恭謙,楊露菁,劉忠.  艦船電子工程. 2018(07)
[2]目標跟蹤算法綜述[J]. 盧湖川,李佩霞,王棟.  模式識別與人工智能. 2018(01)
[3]改進的粒子濾波人體目標跟蹤算法[J]. 徐勝,黃晁,孫松.  無線電通信技術. 2018(01)
[4]基于特征點檢測與光流法的運動目標跟蹤算法[J]. 陳戈,董明明.  電子測量技術. 2017(12)
[5]基于均值漂移算法和時空上下文算法的目標跟蹤[J]. 周華爭,馬小虎.  計算機科學. 2017(08)
[6]基于相關濾波的視頻目標跟蹤算法綜述[J]. 吳小俊,徐天陽,須文波.  指揮信息系統(tǒng)與技術. 2017(03)
[7]自適應特征融合的核相關濾波跟蹤算法[J]. 熊昌鎮(zhèn),趙璐璐,郭芬紅.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2017(06)
[8]循環(huán)矩陣的相關介紹[J]. 王玉涵.  科技視界. 2017(14)
[9]基于自適應特征選擇的多尺度相關濾波跟蹤[J]. 沈秋,嚴小樂,劉霖楓,孔繁鏘,王丹丹.  光學學報. 2017(05)
[10]基于相關濾波器的視覺目標跟蹤綜述[J]. 魏全祿,老松楊,白亮.  計算機科學. 2016(11)

碩士論文
[1]基于相關濾波的單目標跟蹤算法研究[D]. 鐘國崇.南昌航空大學 2018
[2]基于多表觀模型的長期視覺目標跟蹤算法研究[D]. 栗寶俊.大連海事大學 2018
[3]線性回歸模型中多重共線性問題的研究[D]. 趙東波.渤海大學 2017



本文編號：2996084