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《基于android平臺的多目標(biāo)實時跟蹤技術(shù)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、*?■,.—4擊種成A葦FEONSCIENC巨ECHNOLOGYOFCHINAUNICAMDTIVERSITYOLECTR碩±學(xué)位論義MAS下ERTHESIS'"?:./;Y\-r\戶雌V7/3se論文題目基于Android平臺的多目標(biāo)實時跟糕技術(shù)阱究學(xué)科專業(yè)信號與信息處理201321050323學(xué)號_作者姓名王琵指導(dǎo)教師吳援明教授獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工
2、作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別加W驚注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名i-心自f月:日期:年^日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盛,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)巧從將學(xué)位論文的全部或部
3、分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定)-也簽孚作者簽名:1名:導(dǎo)師2W《日;r期年月日分類號密級注1UDC學(xué)位論文基于Android平臺的多目標(biāo)實時跟蹤技術(shù)研究(題名和副題名)王玨(作者姓名)指導(dǎo)教師吳援明教授電子科技大學(xué)成都彭真明教授電子科技大學(xué)成都(姓名、職稱、單位名稱)申請學(xué)位級別碩士學(xué)科專業(yè)信號與信息處理提交論文日期2016.04論文答辯日期2016.05學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年06月答辯委員會主席評
4、閱人注1:注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號。MULTI-TARGETREAL-TIMETRACKINGTECHNOLOGYBASEDONANDROIDPLATFORMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:WangJueSupervisor:Prof.YuanmingWuSchool:SchoolofOptoelectronicInfo
5、rmation摘要摘要以往由于視覺跟蹤技術(shù)對系統(tǒng)硬件以及實時性的要求,其僅被應(yīng)用于PC,以及部分嵌入式平臺當(dāng)中。但是移動設(shè)備領(lǐng)域在近幾年來發(fā)生了翻天覆地的變化,其各項硬件的性能都有了極大的提升,這為我們將視覺跟蹤技術(shù)應(yīng)用于移動設(shè)備提供了硬件技術(shù)上的支持。而今Android是擁有用戶最多的移動設(shè)備平臺,將視覺跟蹤算法應(yīng)用到Android平臺將具有十分重要的意義。本文對視覺跟蹤算法進(jìn)行了大量的調(diào)研工作,并對現(xiàn)今的主流視覺跟蹤算法進(jìn)行比較,從中選擇了在多種場景下都具有良好魯棒性與極高實時性的核相關(guān)濾波(KCF)目標(biāo)跟蹤算法作為移植到
6、Android平臺的跟蹤算法。本文對該算法進(jìn)行了深入研究,針對其無法對目標(biāo)進(jìn)行多尺度跟蹤的缺陷,結(jié)合雙線性插值算法提出了一種改進(jìn)的多尺度KCF目標(biāo)跟蹤算法,并將該改進(jìn)后算法移植到Android平臺之上,設(shè)計并完成了一套多目標(biāo)實時跟蹤系統(tǒng)。本文開展的具體研究工作如下:(1)對KCF目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了深入地研究,詳細(xì)介紹了該算法的原理與流程,并對其編寫代碼,通過大量的測試與分析,在多種場景下對KCF目標(biāo)跟蹤算法所擁有的良好魯棒性與實時性進(jìn)行了驗證。(2)針對原KCF目標(biāo)跟蹤算法無法對目標(biāo)進(jìn)行多尺度跟蹤的缺陷,本文在原KCF目標(biāo)跟蹤
7、算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合了雙線性插值算法對目標(biāo)進(jìn)行縮放,提出了一種改進(jìn)后的多尺度KCF目標(biāo)跟蹤算法。同時,通過大量的測試與分析,對本文算法的有效性進(jìn)行了驗證。(3)以改進(jìn)后的多尺度KCF目標(biāo)跟蹤算法為基礎(chǔ),基于Android平臺設(shè)計并完成了一套多目標(biāo)實時跟蹤系統(tǒng),并通過對該系統(tǒng)進(jìn)行跟蹤性能與實時性方面的測試,驗證了該系統(tǒng)的有效性。關(guān)鍵詞:核相關(guān)濾波,雙線性插值,多目標(biāo)跟蹤,實時跟蹤,Android平臺IABSTRACTABSTRACTInthepast,owingtothevisualtrackingtechnologyforhar
8、dwareandreal-timerequirements,whichisonlyappliedtoPC,andsomeembeddedplatforms.However,mobiledevicesinrecentyearshasundergoneenormouschange