演示學(xué)習(xí)中物體檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、家庭服務(wù)機(jī)器人是人類進(jìn)入21世紀(jì)以來最熱門的研究方向之一。家庭環(huán)境復(fù)雜多變，強(qiáng)調(diào)的是快速學(xué)習(xí)以適應(yīng)新的變化。演示學(xué)習(xí)指的是機(jī)器人通過觀察人的演示來學(xué)習(xí)，可以通過對(duì)比學(xué)習(xí)來減少所需的訓(xùn)練示例個(gè)數(shù)，特別適用于家庭環(huán)境下機(jī)器人的學(xué)習(xí)。其中基于視覺的演示學(xué)習(xí)是一種發(fā)展趨勢(shì)，具有成本低，學(xué)習(xí)效率高等優(yōu)點(diǎn)。然而復(fù)雜的家庭環(huán)境給當(dāng)前的視覺算法帶來了很大的挑戰(zhàn)，尤其是復(fù)雜背景下的物體檢測(cè)和跟蹤。
　　 本文以家庭環(huán)境下機(jī)器人物體檢測(cè)與跟蹤為例，

2、重點(diǎn)研究了復(fù)雜家庭環(huán)境下特定物體的實(shí)時(shí)檢測(cè)算法和跟蹤算法，并針對(duì)具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法驗(yàn)證。
　　 本文的主要研究工作和貢獻(xiàn)如下:
　　 1，提出了一種采用物體綜合信息預(yù)處理的快速多類物體檢測(cè)方法。使用物體的HSI信息進(jìn)行預(yù)處理，去除大量的背景干擾信息;使用共享積分圖的方式進(jìn)行多類物體的檢測(cè)，減少了積分圖的重復(fù)計(jì)算。該方法有效地提高了多類物體的檢測(cè)速度。
　　 2，提出了一種可以有效克服快速運(yùn)動(dòng)，遮擋和目標(biāo)漂移的物體

3、跟蹤方法。首先計(jì)算中值流，并預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置偏移，以此計(jì)算高斯權(quán)重;然后修正搜索區(qū)域，并使用在線多示例分類器進(jìn)行目標(biāo)搜索，計(jì)算似然度;最后使用貝葉斯框架對(duì)結(jié)果進(jìn)行融合，使用窮舉搜索得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)位置，并更新在線分類器。該方法對(duì)快速運(yùn)動(dòng)和目標(biāo)漂移具有更強(qiáng)的魯棒性，而且可以達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤。
　　 3.設(shè)計(jì)了機(jī)器人演示學(xué)習(xí)物體檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)框架;對(duì)多組演示示例進(jìn)行了算法驗(yàn)證;結(jié)果表明本文的物體檢測(cè)和跟蹤算法是有效可行的。
　　 本