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1、在計(jì)算機(jī)視覺的領(lǐng)域中,視頻目標(biāo)的跟蹤有著重要的研究意義,視頻目標(biāo)跟蹤的主要工作是在一段視頻序列中尋找出與指定目標(biāo)最相似的內(nèi)容以檢測(cè)、識(shí)別、提取和跟蹤,通過分析獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、速度、運(yùn)動(dòng)軌跡等參數(shù)。視頻目標(biāo)跟蹤在人機(jī)交互、視頻監(jiān)控、智能建筑和國防工業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用。作為一個(gè)有著廣泛研究意義的領(lǐng)域,基于計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤吸引了國內(nèi)外大批學(xué)者的參與,但理想化的視頻跟蹤技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟,如何穩(wěn)定、快速、實(shí)時(shí)的跟蹤目標(biāo)仍然是極具挑戰(zhàn)的課題。
2、
論文圍繞快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題,提出了一種基于圖像配準(zhǔn)坐標(biāo)定位的新跟蹤算法(C-SIFT),深入研究了C-SIFT算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用,論文的主要內(nèi)容與取得的成果如下:
①論文深入討論了視頻目標(biāo)跟蹤的技術(shù)現(xiàn)狀和特點(diǎn),包括幾種常用跟蹤算法、跟蹤流程和技術(shù)要求等,介紹了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的性能需求,討論了各種目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
?、谡撐闹攸c(diǎn)研究了圖像配準(zhǔn)SIFT(SealeInvariantFeatureTr
3、ansform尺度不變特征變換)算法的性質(zhì)和作用,詳細(xì)討論了如何改進(jìn)SIFT算法以及如何使用SIFT坐標(biāo)定位(C-SIFT,coordinate-locatingofSIFT)的新算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
?、坩槍?duì)部分跟蹤目標(biāo)特征點(diǎn)不明顯,論文討論了圖像預(yù)處理的方法,重點(diǎn)介紹了圖像預(yù)處理的兩個(gè)階段,即圖像增強(qiáng)和幾何糾正理論,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了圖像預(yù)處理技術(shù)能將原始圖像較好的轉(zhuǎn)換為良好的配準(zhǔn)圖像。
?、茚槍?duì)C-SIFT算法在目標(biāo)跟
4、蹤應(yīng)用中抗遮擋上的不足,提出了一種C-SIFT與自適Kalman濾波相融合的目標(biāo)跟蹤算法。在跟蹤過程中,先使用卡爾曼濾波器估計(jì)出每一幀的起始迭代位置,再利用C-SIFT算法得到跟蹤位置,然后使用引入遮擋率因子的自適應(yīng)Kalman濾波器,調(diào)節(jié)Kalman濾波器的參數(shù),使C-SIFT跟蹤算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體后繼狀態(tài)具有估計(jì)能力,從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)發(fā)生短時(shí)遮擋后還可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本算法能對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和連續(xù)跟蹤,對(duì)遮
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