基于meanshift算法的運動目標跟蹤本科畢設論文.doc

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1、湖南工學院(本科)畢業(yè)設計說明書2014屆畢業(yè)設計說明書基于Mean-Shift算法的運動目標跟蹤院、部:電氣與信息工程學院學生姓名:方掙掙指導教師:夏鑫職稱(學位)碩士專業(yè):電子信息工程班級:電子1004班完成時間:2014年5月31日湖南工學院(本科)畢業(yè)設計說明書摘要作為計算機視覺的一個重要部分,智能視頻監(jiān)控技術不僅在政府和企業(yè)的廣泛應用,隨著社會的進步,家庭也在很大程度上離不開它,而智能視頻監(jiān)控方面的核心技術是運動目標的跟蹤,從21世紀以來,伴隨著信息科學技術的飛速發(fā)展,越來越多的研究者開始關注智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的移動目標跟蹤算法的研究。盡管人們在20世紀就已經(jīng)提出了很多有效

2、的運動目標跟蹤算法,但事實上,運動目標的跟蹤技術在實現(xiàn)的過程中仍然是困難重重,例如背景的不穩(wěn)定、目標跟蹤過程中被遮擋、目標跟背景顏色相似等因素,都會很大程度上破壞跟蹤效果,因此,要想設計出跟蹤效果好的均值漂移算法仍然具有很大挑戰(zhàn)性。在本篇論文中,簡要的介紹了一下運動目標跟蹤技術的發(fā)展史(從第一次被提出,一直到該項技術應用到各個領域),運動目標跟蹤技術經(jīng)歷了一個漫長的過程。本論文還提到了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結構框架,并分析了每一部分的原理;同時也研究了圖像處理技術在智能化視頻監(jiān)控體系中的應用,主要包含數(shù)學形態(tài)學理論、圖像的預處理和目標模型描述等。對于智能化視頻監(jiān)控體系在實踐中的應用,本論文采用

3、的是Mean-Shift(均值漂移)跟蹤算法,該算法是一項先進的運動目標跟蹤技術。還詳細分析了基于均值漂移算法在運動目標跟蹤方面的應用,而且驗證了Mean-Shift算法在實際應用中的收斂性【1】。對于均值漂移算法易出現(xiàn)的缺點,對其一一攻破,并且進行了多次仿真實驗,結論表明:該算法的跟蹤效果較好。關鍵詞:智能視頻監(jiān)控;視頻圖像處理;背景差分法;運動目標的跟蹤;Mean-Shift算法I湖南工學院(本科)畢業(yè)設計說明書ABSTRACTAsanimportantpartofcomputervision,intelligentvideosurveillancetechnology,noton

4、lyingovernmentandenterprisesawiderangeofapplications,withtheprogressofsociety,thefamilyalsolargelyinseparablefromit,andintelligentvideosurveillancetechnologyisamovingtargetcorethetrack,fromthe21stcentury,withtherapiddevelopmentofinformationscienceandtechnology,moreandmoreresearchersbegantofocuso

5、nresearchinintelligentvideosurveillancesystemmovingtargettrackingalgorithm.Althoughpeopleinthe20thcenturyhasbeenproposedmanyeffectivemovingtargettrackingalgorithm,butinfact,movingtargettrackingtechnologyisstillintheprocessofrealizationisdifficult,suchasunstablebackground,targettrackingprocessisb

6、locked,thetargetthebackgroundcolorissimilarwithotherfactors,willlargelydestroyedtrackingresults,therefore,inordertodesignagoodeffectmeanshifttrackingalgorithmstillhasagreatchallenge.Inthispaper,abriefintroductionaboutthehistoryofthemovingtargettrackingtechnology(fromthefirsttobemadeuntilthetechn

7、ologyappliedtovariousfields),movingtargettrackingtechnologyhasgonethroughalongprocess.Thepaperalsomentionedthestructuralframeofvideosurveillancesystems,andanalysisoftheprincipleofeachpart;alsostudiedimageprocessingtechnology

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