遮擋情況下視頻目標(biāo)跟蹤的研究.pdf

1、機(jī)器視覺在人類社會發(fā)展的應(yīng)用越來越重要，而目標(biāo)跟蹤則是機(jī)器視覺的重要內(nèi)容，尤其在生活、工業(yè)、軍事等方面都有著重要的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤技術(shù)核心是如何精確地檢測目標(biāo)前景并且穩(wěn)定有效地跟蹤。而在視頻目標(biāo)跟蹤中，目標(biāo)被遮擋的情況時常存在，并且對目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確度造成很大影響，提高目標(biāo)在遮擋情況下跟蹤算法的魯棒性有著重大意義。本文針對遮擋情況下視頻目標(biāo)跟蹤困難的問題，研究的工作主要分為以下幾個內(nèi)容。
　　在目標(biāo)檢測方面，比較分析并驗(yàn)證了常用的幾種

2、運(yùn)動目標(biāo)檢測方法，其中包括幀間差分法、背景差分法和光流法，并在幀間差分法與背景差分法結(jié)合的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)。
　　在目標(biāo)跟蹤方面，分別對傳統(tǒng)的Meanshift、Kalman以及曲線擬合跟蹤算法進(jìn)行詳細(xì)闡述并分析適應(yīng)條件以及在遮擋情況下存在的不足。
　　在遮擋情況下目標(biāo)跟蹤方面，本文介紹了通過插值法將目標(biāo)在遮擋區(qū)域內(nèi)的軌跡補(bǔ)全，且詳細(xì)闡述了聯(lián)合Meanshift和Kalman的視頻目標(biāo)跟蹤算法，以及針對曲線擬合算法不足所改進(jìn)