視頻跟蹤目標的表示方法與應(yīng)用研究.pdf

1、目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究方向之一，而跟蹤目標表示方法是目標跟蹤課題中最基礎(chǔ)、最重要的科學(xué)問題。然而，目前的跟蹤算法雖然很多，但是有關(guān)目標表示方法的研究還較少。而通用的矩形目標擬合方法在視頻跟蹤中有很多局限性和較差的魯棒性，導(dǎo)致擬合框較大，框內(nèi)的背景比例較高。為了解決這些問題，本文重點研究了基于橢圓的目標擬合方法，并針對其中存在的科學(xué)問題進行了較為深入的理論分析和實驗。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出一種最佳矩形擬合的快速

2、橢圓擬合方法，該方法利用最小二乘法獲得目標的最小外包矩形框，再求取外包矩形框的內(nèi)切橢圓，該橢圓能有效的反映目標的大部分運動信息。并且該方法可以減少擬合橢圓面積及其內(nèi)部背景像素所占比例，有效降低目標檢測中產(chǎn)生的目標散點的影響，從而提高目標跟蹤的運算速度和準確性。同時，也可以有效解決當多個目標之間距離較近時的目標重合問題。對幾種經(jīng)典的橢圓方法進行了目標擬合的有效性和實效性的實驗分析，分析表明，本算法得到的擬合橢圓內(nèi)背景像素比例相比于傳統(tǒng)的矩

3、形框和經(jīng)典的Khachiyan橢圓擬合方法有了顯著的下降，且擬合方法無需迭代運算，擬合速度僅次于傳統(tǒng)的矩形框，比經(jīng)典的Khachiyan橢圓擬合方法快3倍。⑵提出一種基于最佳矩形擬合框的視頻分割算法，該算法能有效果解決海量監(jiān)控視頻信息中大量冗余信息的問題，通過將視頻素材的分割，可有效提取運動目標特征信息，為后續(xù)的視頻存儲與目標跟蹤處理打好基礎(chǔ)。通過實驗數(shù)據(jù)表明：基于最佳矩形框的視頻分割算法在允許少量特征點損耗的前提下，相同單位體積的原始