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文檔簡介
1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要研究課題之一,無論是在科學(xué)研究領(lǐng)域還是在工程應(yīng)用領(lǐng)域都有著很高的研究價(jià)值。它融合了傳感技術(shù)、圖像處理、模式識(shí)別、人工智能和其他先進(jìn)技術(shù),廣泛應(yīng)用于交通,軍事,環(huán)境,醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域。設(shè)計(jì)一個(gè)具有良好穩(wěn)定性及實(shí)時(shí)性的跟蹤算法一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
本文首先詳細(xì)介紹了Kalman濾波和粒子濾波兩個(gè)經(jīng)典的的目標(biāo)跟蹤理論,并研究了基于這兩種理論的目標(biāo)跟蹤算法,然后分別做了目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn),證明兩種算法的
2、魯棒性與有效性。
其次,為了提高復(fù)雜環(huán)境下特別是背景實(shí)時(shí)變化情況下,目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性,本文深入研究了基于壓縮感知的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在被遮擋及目標(biāo)紋理變化大時(shí)會(huì)導(dǎo)致跟蹤丟失以及跟蹤誤差大等問題,提出了一種改進(jìn)的壓縮感知算法。算法采用設(shè)置sigmoid函數(shù)響應(yīng)閾值,判定是否存在遮擋,以決定是否更新分類器參數(shù),使得目標(biāo)在遇到較大遮擋時(shí)目標(biāo)模型不會(huì)被錯(cuò)誤更新;針對(duì)特征單一導(dǎo)致跟蹤不穩(wěn)定問題,提出根據(jù)設(shè)定融合規(guī)則進(jìn)
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