目標(biāo)跟蹤技術(shù)自20世紀(jì)以來一直都是相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它在多個(gè)領(lǐng)域都有非常重要的的應(yīng)用價(jià)值。近年來盡管有了深入研究，但是限于在跟蹤過程中出現(xiàn)的多種干擾因素的影響，將其用于現(xiàn)實(shí)生活更有一定的差距。這就導(dǎo)致了當(dāng)前的目標(biāo)跟蹤技術(shù)還是不能滿足軍民領(lǐng)域的需求。因此，研究這個(gè)課題還是有很重大的意義的。本論文主要?jiǎng)?chuàng)新工作及研究成果如下：首先針對(duì)人運(yùn)動(dòng)跟蹤提出了基于歸一化自相關(guān)匹配和灰預(yù)測(cè)的人運(yùn)動(dòng)跟蹤方法。該方法主要針對(duì)模板相關(guān)匹配算法存在跟蹤實(shí)時(shí)性差和無法處理遮擋現(xiàn)象的缺點(diǎn)，提出了結(jié)合改進(jìn)的GM（1,1）模型、遮擋判別準(zhǔn)則和歸一化自相關(guān)匹配的人運(yùn)動(dòng)跟蹤方法。這種GM（1,1）模型結(jié)合以序列x1的第n個(gè)分量作為灰色微分模型的初始條件和基于二次插值的方法構(gòu)造背景值，從而提高了GM（1,1）模型的預(yù)測(cè)精度。在不存在遮擋情況下，灰預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)減小了模板匹配區(qū)域，增強(qiáng)了算法的實(shí)時(shí)性；在遮擋情況下，該方法以考慮了預(yù)測(cè)誤差的預(yù)測(cè)值代替真實(shí)值，提高了人運(yùn)動(dòng)跟蹤的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了算法的魯棒性。其次針對(duì)人臉的快速實(shí)時(shí)跟蹤，提出了一種融合Camshift算法和灰指數(shù)律數(shù)據(jù)序列建模的新方法。該方法首先在離線計(jì)算膚色概率分布特... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀
        1.2.2 Camshift 算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 灰色系統(tǒng)理論研究現(xiàn)狀
    1.3 目標(biāo)跟蹤面臨的問題
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 灰色系統(tǒng)理論的相關(guān)介紹
    2.1 灰色系統(tǒng)理論的產(chǎn)生和發(fā)展動(dòng)態(tài)
        2.1.1 灰色系統(tǒng)理論產(chǎn)生的科學(xué)背景
        2.1.2 灰色系統(tǒng)理論的產(chǎn)生和發(fā)展
        2.1.3 幾種不確定性方法的比較
        2.1.4 灰色系統(tǒng)理論的地位
    2.2 灰色系統(tǒng)的概念和基本原理
        2.2.1 基本概念
        2.2.2 基本原理
    2.3 灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容及任務(wù)
        2.3.1 主要內(nèi)容
        2.3.2 主要任務(wù)
    2.4 灰色系統(tǒng)模型
        2.4.1 五步建模思想
        2.4.2 GM(1,1)模型
    2.5 需要進(jìn)一步研究的問題
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于歸一化自相關(guān)匹配和灰預(yù)測(cè)的人運(yùn)動(dòng)跟蹤
    3.1 引言
    3.2 主要內(nèi)容
        3.2.1 歸一化自相關(guān)匹配算法
        3.2.2 改進(jìn)的 GM(1,1)模型
        3.2.3 遮擋判別準(zhǔn)則
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于 Camshift 和灰模型的人臉跟蹤
    4.1 引言
    4.2 Camshift 算法介紹
        4.2.1 Camshift 如何實(shí)現(xiàn)人臉跟蹤
        4.2.2 Camshift 算法的缺點(diǎn)
    4.3 主要內(nèi)容
        4.3.1 膚色概率模型
        4.3.2 Camshift 算法
        4.3.3 EGM 模型
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于動(dòng)態(tài)模板和運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)的目標(biāo)跟蹤
    5.1 引言
    5.2 主要內(nèi)容
        5.2.1 基于動(dòng)態(tài)模板的 SSAD 算法
        5.2.2 優(yōu)化的 GM(1,1)模型
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]受抑全內(nèi)反射技術(shù)實(shí)現(xiàn)的多點(diǎn)觸控裝置設(shè)計(jì)[J]. 黃靚.  電視技術(shù). 2014(13)
[2]基于嵌入式Web Server的煤礦視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究[J]. 袁小平,鮑捷,張明濤,鄭向剛.  電視技術(shù). 2014(09)
[3]基于機(jī)器視覺的教室多目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 李駢臻,李震.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2014(01)
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[6]抑制模板漂移的目標(biāo)跟蹤算法[J]. 潘吉彥,胡波,張建秋.  電子學(xué)報(bào). 2009(03)
[7]一種改進(jìn)的紅外圖像歸一化互相關(guān)匹配算法[J]. 郭偉,趙亦工,謝振華.  光子學(xué)報(bào). 2009(01)
[8]基于自適應(yīng)初始搜索點(diǎn)預(yù)測(cè)的目標(biāo)跟蹤算法[J]. 潘吉彥,胡波,張建秋.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(03)
[9]基于匹配跟蹤置信度的自適應(yīng)對(duì)應(yīng)像素距離圖像匹配跟蹤算法[J]. 羅軍,江和平,沈振康.  信號(hào)處理. 2008(01)
[10]具有灰指數(shù)律數(shù)據(jù)序列建模方法研究[J]. 梁保松,陳振,黨耀國(guó).  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2007(01)

博士論文
[1]基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 宋策.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014
[2]復(fù)雜條件下視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤[D]. 單勇.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D]. 陳毓晶.大連理工大學(xué) 2009
[2]基于序列圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D]. 張雄.哈爾濱理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3548293