發(fā)布時間：2023-04-22 23:26

　　目標跟蹤是計算機視覺領域一個備受關注的研究熱點。目前因為相關濾波器算法的顯著效果,許多學者將相關濾波器引入到目標跟蹤框架中并取得較多成果,但與此同時,目標跟蹤領域依然存在很多問題,比如遮擋問題、目標尺度變化以及背景信息干擾等,上述因素都會影響目標跟蹤效果。為了提高目標跟蹤魯棒性,本文對跟蹤中三方面問題做了研究分析:特征選擇、濾波器模板更新以及目標尺度變化。主要研究內容如下:(1)提出自適應選擇特征的策略。分別提取目標的方向梯度特征和顏色特征,并訓練各自濾波器模型,然后在檢測階段計算不同特征響應圖的峰值旁瓣比,對兩種特征進行自適應加權融合,在跟蹤過程中發(fā)生遮擋時這種方法效果較好。(2)提出對濾波器模板選擇性更新的策略。首先設定一個閾值,然后據(jù)此判斷目標是否發(fā)生遮擋,如果發(fā)生遮擋則濾波器模型不變,否則需要更新模型,這種方法提高了濾波器模板的有效性。(3)引入尺度估計方法,對目標進行實時更新尺度策略。首先在目標四周采集多尺度樣本,用于訓練濾波器,然后得到最大響應值,即能得到最適合的目標尺度。這種方法自適應的改變目標跟蹤框尺度大小,提高了跟蹤精確度。(4)根據(jù)以上的研究提出了基于多特征融合自適...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 目標跟蹤算法研究背景及意義
    1.2 目前研究現(xiàn)狀
    1.3 目標跟蹤技術研究難點
    1.4 本文的主要研究內容及安排
第二章 目標跟蹤算法綜述
    2.1 目標跟蹤算法基本理論
        2.1.1 目標跟蹤算法分類
        2.1.2 目標跟蹤算法基本流程
    2.2 經(jīng)典目標跟蹤算法
    2.3 OTB數(shù)據(jù)集
    2.4 目標跟蹤算法的評價標準
    2.5 本章小結
第三章 相關濾波器的目標跟蹤方法具體介紹
    3.1 相關濾波器
    3.2 經(jīng)典的相關濾波器
    3.3 相關濾波目標跟蹤框架
    3.4 本章小結
第四章 基于多特征融合的運動目標跟蹤方法
    4.1 特征選擇和提取
        4.1.1 顏色特征基本概念
        4.1.2 低維自適應顏色特征屬性
        4.1.3 方向梯度特征屬性
    4.2 自適應顏色特征與方向梯度特征相融合
        4.2.1 傳統(tǒng)的特征融合方法
        4.2.2 決策層特征融合方法
    4.3 基于多特征融合的運動目標跟蹤方法
        4.3.1 位置檢測
        4.3.2 濾波器模型更新
    4.4 整體算法流程
    4.5 實驗結果分析
        4.5.1 定性分析
        4.5.2 定量分析
    4.6 本章小結
第五章 多特征融合與自適應尺度的運動目標跟蹤方法
    5.1 尺度空間理論
    5.2 自適應尺度更新
    5.3 整體算法流程
    5.4 多尺度估計的意義
    5.5 實驗結果與分析
        5.5.1 定性分析
        5.5.2 定量分析
    5.6 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 (攻讀學位期間發(fā)表著作和科研情況)



本文編號：3798616