基于仿生模式識別的目標跟蹤算法的研究

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1、ｖｙ－＾ＫｌＩ巧榮拓ｍＭＢ碩±學位論文ｙ圓礫ｍ基于仿生模式識別的目標跟蹤算法的研究園園作者姓名韓建春指導教師姓名、職務王軍寧教授申請學位類別工學碩±西安電子艦大學學位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，隱了文中特別加ｔｕ標注和致謝中所羅列的內(nèi)容Ｗ外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料一。與我同工作的同事對本研究所做的任

2、何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一。學位論文若有不實之處，本人承擔切法律責任－＾：連４：２Ｍ本人簽名日期科叫西安電子艦大學關于論文使用授權的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，目Ｐ：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產(chǎn)權屬于西安電子科技大學。學校有權保留送交論文、，借閱論文，的復印件允許查閱；學?？桑坠颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容允許采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，結合學位論文研究成果完成的論文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學。保本人密簽的學位論文在＿＿年解密后適用本授權書。

3、名：抑遠－毒導師簽名：．若■尸〇日期：文。叫日期；學校代碼10701學號1301120234分類號TP391.4密級公開西安電子科技大學碩士學位論文基于仿生模式識別的目標跟蹤算法的研究作者姓名：韓建春一級學科：信息與通信工程二級學科：通信與信息系統(tǒng)學位類別：工學碩士指導教師姓名、職稱：王軍寧教授學院：通信工程學院提交日期：2016年3月ResearchofObjectTrackingAlgorithmBasedonTheBiomimeticPatternRecognitionAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialful

4、fillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinCommunicationsandInformationSystemsByHanJianchunSupervisor:WangJunningProfessorMarch2016摘要摘要計算機視覺是通過計算機模擬來代替人類大腦對周圍的環(huán)境進行感知和理解，計算機視覺中的目標跟蹤是其中的一個非常重要的研究方向，在實際生活中有著重要的應用，已經(jīng)被廣泛應用到智能監(jiān)控、汽車導航、醫(yī)學影像分析等工程中。仿生模式識別以―認識‖事物為主，在高維空間中通過多權值神經(jīng)網(wǎng)絡對樣本進行覆蓋，為目標跟蹤提供了新的方法。通過研

5、究仿生模式識別理論、同源連續(xù)性原理、多權值神經(jīng)網(wǎng)絡、傳統(tǒng)的仿生模式識別目標跟蹤算法，結合實際應用，針對傳統(tǒng)仿生模式識別目標跟蹤算法只利用訓練樣本的灰度特征的缺點，提出了融合圖像HOG特征和SIFT特征的仿生模式識別目標跟蹤算法，在灰度特征中分別加入HOG和SIFT特征，利用HOG和SIFT特征的特性可有效抵抗光照和形變的影響。通過理論分析和實驗對比，驗證了本文算法相比傳統(tǒng)算法更加精確和穩(wěn)定。鑒于離線學習固定的仿生神經(jīng)網(wǎng)絡在其覆蓋范圍之外的泛化能力弱，我們研究了在線學習算法，并將其應用到融合圖像HOG和SIFT特征的仿生模式識別目標跟蹤算法中。利用預測方式擴展得到訓練樣本集，解決了離線模式下

6、需要挑選大量訓練樣本的缺點，構建超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡來覆蓋，通過最小距離分類器判斷目標位置，目標發(fā)生形變時可以實時地更新網(wǎng)絡。通過實驗驗證了該算法能夠在實際多種復雜情況下穩(wěn)定而精確地跟蹤到目標。關鍵詞：目標跟蹤，仿生模式識別，HOG，SIFT，在線學習IABSTRACTABSTRACTComputervisionreplacethehumanbrainwithcomputersimulationtoawareandunderstandthesurroundingenvironment,objecttrackinginthecomputervisionisoneoftheimportantrese

7、archdirection,havingimportantapplicationsinreallife,andithasbeenwidelyappliedtointelligentmonitoring,carnavigation,medicalimageanalysisandotherprojects.Thebiomimeticpatternrecognitionisgivenpriorityto"know"things