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《復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、學(xué)校代碼：10406分類號(hào)：TP391.4學(xué)號(hào)：130085212005南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文(專業(yè)學(xué)位研究生)復(fù)雜場(chǎng)景下目標(biāo)穩(wěn)定跟蹤算法研究碩士研究生：朱陶導(dǎo)師：儲(chǔ)珺教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士學(xué)科、專業(yè)：軟件工程所在單位：軟件學(xué)院答辯日期：2016年5月31日授予學(xué)位單位：南昌航空大學(xué)StableTargetTrackingAlgorithminComplexSceneAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterOnSoftwareEngineeringbyZhuTaoUndertheSupervisionofPro
2、f.ChuJunSchoolofSoftwareNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaMay31th,2016南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要基金資助：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61263046,61462065)；江西省自然科學(xué)基金(No.20122BAB201037)；江西省研究生專項(xiàng)創(chuàng)新基金(No.YC2014-S408)。復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題之一，其任務(wù)主要是對(duì)視頻幀序列或者攝像機(jī)拍攝視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和跟蹤。如在智能監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航、視頻檢索和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域
3、有廣泛的應(yīng)用。雖然基于視頻的目標(biāo)跟蹤算法已經(jīng)發(fā)展了很長(zhǎng)一段時(shí)間，但是在實(shí)際的應(yīng)用過程中仍然面臨著各種各樣的挑戰(zhàn)：如場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的光照變化、遮擋、形變以及尺度變化等。這些因素使得跟蹤過程中的誤差逐漸累積，形成了所謂的漂移現(xiàn)象，最終導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤的失敗。針對(duì)這些難點(diǎn)，本文主要從特征的提取和壓縮、分類器的構(gòu)建、跟蹤狀態(tài)判斷以及時(shí)空信息的融合等方面對(duì)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行研究。為了解決由于光照變化、尺度變化和遮擋等導(dǎo)致的目標(biāo)跟蹤失敗的情況，本文提出了一種基于跟蹤失敗檢測(cè)和加權(quán)隨機(jī)森林的目標(biāo)跟蹤算法。算法首先提取了一種基于YCCrb光照不變空間的目標(biāo)多尺度特征
4、，解決復(fù)雜場(chǎng)景中光照變化、尺度變化等問題；為了降低該特征的維度減少計(jì)算量，本文利用隨機(jī)投影對(duì)提取的高維特征進(jìn)行降維。然后利用壓縮后的多尺度特征初始化本文提出的一個(gè)加權(quán)的隨機(jī)森林分類器。對(duì)于跟蹤過程中可能遇到的由于遮擋或者目標(biāo)消失等導(dǎo)致的跟蹤失敗情況，本文采用了一種基于雙向軌跡誤差計(jì)算的跟蹤失敗檢測(cè)策略。最后如果出現(xiàn)跟蹤失敗和目標(biāo)丟失的情況，為了在后續(xù)幀中重新定位目標(biāo)，本文還提出了一種在線更新的基于加權(quán)的隨機(jī)森林分類器，在目標(biāo)消失后對(duì)后續(xù)幀進(jìn)行檢測(cè)。針對(duì)跟蹤中較難處理的遮擋問題，本文引入了目標(biāo)遮擋判斷策略下的基于時(shí)空上下文信息的目標(biāo)跟蹤算法。算法
5、首先利用壓縮后的顏色不變特征構(gòu)造并初始化時(shí)空上下文模型；然后對(duì)輸入的視頻幀進(jìn)行遮擋判斷：如果視頻幀中沒有出現(xiàn)遮擋，則利用時(shí)空上下文模型進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤；而如果出現(xiàn)了不同情況的遮擋(動(dòng)態(tài)遮擋和靜態(tài)遮擋)，則利用本文提出的一種組合分類器對(duì)后續(xù)幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，直至重新檢測(cè)到目標(biāo)，同時(shí)對(duì)上下文模型和分類器進(jìn)行在線更新。關(guān)鍵詞：目標(biāo)跟蹤，目標(biāo)遮擋，隨機(jī)投影，加權(quán)隨機(jī)森林，時(shí)空上下文I南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractAbstractTargettrackingofcomplexsceneisoneofthemostpopularresearchinCo
6、mputerVision,themaintaskoftrackingistodetectandtrackthemovingtargetinvideosorcameras.Targettrackingalgorithmsareusedinmanydifferentfields,suchasIntelligentSurveillance,RobotNavigation,VideoIndexingandVirtualRealityetc..Targettrackingalgorithmbasedonvideohasdevelopedformanyye
7、ars.However,therearemanychallengingproblemsintargettracking,suchasilluminationchange,targetdeformation,scalechangeetc..Theseproblemsoftencausethedriftingproblemastheerroraccumulatesovertimeandfinallyleadtotrackingfailure.Inordertosolvetheseproblems,wedevelopourresearchinterm
8、soffeatureextraction,classifierconstruction,trackingdecisionandSpatio-Tempo
