視頻中運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是交叉學(xué)科的產(chǎn)物，在智能監(jiān)控、軍事制導(dǎo)、圖像檢索、三維重構(gòu)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的經(jīng)濟(jì)價值；同時，它也是目標(biāo)識別和行為理解等后續(xù)工作的基礎(chǔ)，具有較高的學(xué)術(shù)價值。因此，目標(biāo)跟蹤受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，激發(fā)了人們的研究熱情。
　　 目標(biāo)在運(yùn)動過程中會出現(xiàn)以下現(xiàn)象：旋轉(zhuǎn)、遮擋、形變、臨時從場景中消失等自身的變化；同時還存在光線、背景、與攝像頭之間的遠(yuǎn)近距離等場景的變化。這些不同的變化對目標(biāo)跟蹤都有不同程度的影響，所

2、以對跟蹤算法的魯棒性和準(zhǔn)確性有更高的要求。
　　 本文研究了視頻序列圖像中的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法。針對上述影響目標(biāo)跟蹤的主要問題，尤其是針對遮擋問題，完成了如下主要工作：
　　 1．針對傳統(tǒng)的分塊跟蹤算法受背景相似顏色的影響，提出了基于分塊的邊緣方向直方圖和顏色直方圖特征(EOH-RGB)自適應(yīng)融合的目標(biāo)跟蹤方法。實驗結(jié)果表明該方法較單一的RGB或EOH特征跟蹤更加準(zhǔn)確，而且通過自適應(yīng)融合的方式具有更好的抗遮擋能力。

3、　　 2．針對在基于特征點(diǎn)的跟蹤方法中如何利用特征點(diǎn)確定目標(biāo)的尺度和位移的問題，提出了基于中值法的光流跟蹤。該方法利用歸一化互相關(guān)系數(shù)和歐式距離確定可靠的特征點(diǎn)，再用中值法計算跟蹤結(jié)果。最后與基于最小二乘法的光流跟蹤進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明，在沒有遮擋或小部分遮擋的情況下，基于中值法的跟蹤比基于最小二乘法的跟蹤穩(wěn)定且準(zhǔn)確，處理速度約為18幀／s。
　　 3．提出了基于粒子濾波和隨機(jī)森林的集成跟蹤方法。簡單的粒子濾波方法適用于非線