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《基于改進meanshift算法的粒子濾波跟蹤的應(yīng)用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文第1頁摘要視頻目標跟蹤是機器視覺研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是該領(lǐng)域的研究熱點。同時，視頻目標跟蹤又是一個復(fù)雜的問題，涉及到機器視覺研究的各個方面。本文主要針對視頻中的運動物體的目標檢測和跟蹤及其相關(guān)問題進行了研究，旨在通過改進目標跟蹤算法，即基于改進Me趾．Shift的粒子濾波跟蹤算法，完善目標跟蹤時初始目標的精確選擇以及提高目標跟蹤軌跡的準確率。本文的主要工作如下：首先，分析和歸納了視頻目標跟蹤的研究現(xiàn)狀與研究方法，介紹了運動目標檢測的常用算法，采用基于顏色背景和顏色梯度的混合高斯背景模型的方法來檢查運動目標。其次，對傳統(tǒng)Meall．Shift算法進行了改進，采
2、用改進后的Mean．Shift算法實現(xiàn)了對初始目標的選擇，通過實驗結(jié)果驗證了改進Me鋤．SlliR算法的合理性。再次，在分析粒子濾波理論的基礎(chǔ)上，確立了粒子濾波在視頻目標跟蹤中的應(yīng)用流程。將MeaIl-Shift算法嵌入粒子濾波算法中，較好地克服了粒子濾波器的退化現(xiàn)象。通過較少的粒子維持樣本多樣性，縮短了跟蹤時間。最后，對本文提出的方案進行了實驗，并將改進前后算法得出的運動目標跟蹤軌跡進行了比較。通過對實驗結(jié)果和數(shù)據(jù)的進一步分析與討論，驗證了所提方法的有效性和實用性。關(guān)鍵詞：機器視覺；目標檢測；目標跟蹤；Me鋤．Shift；粒子濾波第1I頁武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractVide
3、oobjecttrackingisthecriticaltechnologyofcomputervisionandthehotspotofthecertainresearchdomain．Asaverycomplicatedproblem，objecttrackingproblemrelatestomanyaspectsofcomputervisionresearch．Inthispaper,theobjectdetectionandtrackingofthemovingobjectsandrelativeproblemsinthevideoaremainlystudied．Theobj
4、ectiveofthispaperistooptimizetheselectionoftheinitialtargetandincreasetheprecisionofthetrackingcontrailbytheimprovedalgorithmofobjecttracking，whichiscalledthealgorithmoftheparticlefilterbasedonimprovedMean—Shift．Themainresearchachievementsare勰followings：Firstly,thestatusquoandresearchmethodsofobj
5、ecttrackingwereanalyzedandsummarized．Thecommonalgorithmsoftargetdetectionareintroduced，andthemethodofmixed-Gaussbackgroundmodelbasedoncolor-backgroundandcolor-gradientisadopted．Secondly,themethodoftraditionalMean—ShiftWasimproved．TheselectionofinitialobjectwasachievedbasedonimprovedMean-Shift．Sim
6、ulationresultstestifiedtheeffectofimprovedartificialpotentialfield．Simulationresultstestifiedtheeffectofimprovedartificialpotentialfield．Thirdly,basedonanalyzingParticlefiltertheory,theapplicationParticlefilteralgorithmduringobjecttrackingwasdetermined．AccordingtotheretrogressionofsingleParticlef
7、ilteralgorithm，theParticlefilteralgorithmwouldbecombinedwithMean-Shiftalgorithm．Thediversityismaintainedandthetimeisreducedduetolitterparticle．Finally,theexperimentsbasedonobjecttrackingweredone，andcomparesbetweentradi
