單人體跟蹤方法研究.pdf

1、運動人體跟蹤技術(shù)是計算機視覺的一個重要研究領(lǐng)域，近年來受到廣泛關(guān)注。雖然國內(nèi)外已經(jīng)提出了許多跟蹤方法，但是由于跟蹤場景復(fù)雜，存在光照突變、目標(biāo)姿態(tài)變化、遮擋、目標(biāo)與背景相似等情況，現(xiàn)有算法仍然難以有效跟蹤目標(biāo)。本文針對上述難點，以粒子濾波為框架，提出了兩種單人體跟蹤算法，主要研究工作如下:
　　(1)針對目標(biāo)遮擋、目標(biāo)運動出視場和光照突變時的跟蹤不穩(wěn)定問題，提出了基于目標(biāo)分割和時空相似度的單目標(biāo)跟蹤方法。該方法根據(jù)人體在運動時各部

2、分的穩(wěn)定程度不同，將人體分成多個子塊，并根據(jù)子塊在不同空間域和時間域上的判別能力不同，形成魯棒性更好的相似度度量準(zhǔn)則?？紤]到陰影區(qū)與非陰影區(qū)光照差異很大，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤失敗的問題，本文加入陰影檢測與去除算法，來消除陰影對目標(biāo)跟蹤的影響。
　　(2)針對傳統(tǒng)跟蹤算法提取的目標(biāo)特征存在魯棒性較差的問題，提出基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤方法。該方法以深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，通過將深度學(xué)習(xí)檢測結(jié)果和LK跟蹤結(jié)果相結(jié)合，并使用PN學(xué)習(xí)實時修正疊層自動