視頻多目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為重要的研究課題,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能監(jiān)控、模式識(shí)別等領(lǐng)域有著重要的作用,受到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。盡管目前已經(jīng)有了許多針對(duì)視頻多目標(biāo)跟蹤的方法,但是在復(fù)雜場(chǎng)景下,如何長(zhǎng)時(shí)間對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的跟蹤仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中存在光照變化、雜波干擾、目標(biāo)尺度變化等外觀不確定性因素;同時(shí),跟蹤過(guò)程中的不確定性因素來(lái)自于目標(biāo)個(gè)數(shù)的不斷變化、檢測(cè)器漏檢和產(chǎn)生的虛假觀測(cè)等;這些不確定性因素的存在導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤過(guò)程同樣具有不確定性,這也使得對(duì)目標(biāo)的跟蹤變得困難。針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下,視頻多目標(biāo)跟蹤中的不確定性問(wèn)題,本文提出了一種基于TSK模糊系統(tǒng)的視頻目標(biāo)跟蹤算法:該算法首先提取目標(biāo)與觀測(cè)之間的相似度,輸入到構(gòu)建好的TSK模糊語(yǔ)義模型中,利用模型對(duì)相似度進(jìn)行加權(quán)融合,得到目標(biāo)與觀測(cè)之間的隸屬度矩陣,通過(guò)貪婪算法獲得目標(biāo)與觀測(cè)的關(guān)聯(lián)對(duì),使用基于TSK模糊語(yǔ)義模型的算法得到目標(biāo)的穩(wěn)定航跡后,我們將利用多幀信息訓(xùn)練出TSK模糊多分類器系統(tǒng),即每個(gè)擁有穩(wěn)定航跡的目標(biāo)都將擁有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的TSK模糊分類器模型,將提取到的觀測(cè)特征輸入該分類器模型后便可得到觀測(cè)的標(biāo)簽矩陣,利用該矩陣便可對(duì)觀... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

模糊輸入變量的隸屬度函數(shù)圖

誤差值

基于TSK模糊系統(tǒng)的視頻多目標(biāo)跟蹤算法流程圖


本文編號(hào)：3376415