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文檔簡介
1、運動目標的跟蹤是當前計算機視覺中研究的熱門領域。人類感知世界最直觀的途徑即視覺信息。連續(xù)的視頻幀序列比單張靜態(tài)圖像包含了更多的目標信息。為了實現(xiàn)運動目標跟蹤,首先進行目標檢測,然后在連續(xù)的圖像序列中進行目標位置關(guān)聯(lián),以實現(xiàn)目標完整軌跡的提取和運動特性分析,為進一步的事件判斷,動作識別等奠定基礎。
本文針對目標跟蹤算法研究,主要完成了以下創(chuàng)新性工作:
1.提出了一種基于多特征自適應融合的粒子濾波跟蹤算法,該算法考慮了目
2、標外觀的全局性特征和局部性特征表示,并結(jié)合基于特征模型表達能力和特征模型辨別能力的自適應融合,使得各特征之間針對不同場景,不同目標,發(fā)揮了各自的特性,實現(xiàn)了相互之間的補充,提高了跟蹤算法魯棒性。
2.復雜場景下不斷變化的目標外觀往往導致初始特征模型并不能準確表示當前的跟蹤目標,使得模型更新容易導致跟蹤漂移問題的發(fā)生。針對該問題,本文提出了一種基于在線學習的目標跟蹤算法,在一定程度上克服了這個問題。
3.隨著攝像機廣泛
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