基于固定單視點(diǎn)的目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域，同時(shí)也是目標(biāo)識別、分類和行為分析與理解的基礎(chǔ)，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。論文針對前景檢測時(shí)背景更新和跟蹤過程中目標(biāo)尺度變化、遮擋等問題，對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法進(jìn)行了研究。其研究主要內(nèi)容如下：
　　 1)針對經(jīng)典的非參數(shù)核密度估計(jì)算法在背景更新時(shí)引起的背景污染和計(jì)算量大等問題，提出了基于時(shí)間信息窗的核密度估計(jì)(TIW-KDE)算法。該算法充分利用沿時(shí)間

2、軸上的前景幀信息，自適應(yīng)地將背景劃分為動(dòng)態(tài)背景區(qū)域和非動(dòng)態(tài)背景區(qū)域，僅對滿足條件的動(dòng)態(tài)背景用改進(jìn)的非參數(shù)核密度估計(jì)算法進(jìn)行更新，對非動(dòng)態(tài)背景區(qū)域用漸進(jìn)式算法更新，有效解決了前景檢測不夠精確、實(shí)時(shí)性差等問題。
　　 2)針對基于顏色特征的粒子濾波算法在跟蹤過程中不能有效處理具有明顯尺度變化的目標(biāo)這一問題，提出了一種新的跟蹤窗尺度自適應(yīng)更新算法。該算法在視覺理論基礎(chǔ)上提取目標(biāo)的初始簡圖，并以初始簡圖中要素的數(shù)量變化作為度量信息來判斷

3、目標(biāo)的尺度變化情況，以此算法改進(jìn)了基于顏色直方圖的粒子濾波算法，有效解決了跟蹤過程中跟蹤窗口自適應(yīng)調(diào)整問題。
　　 3)針對傳統(tǒng)的粒子濾波算法在跟蹤過程中不能有效處理目標(biāo)遮擋這一問題，提出了一種融合子塊匹配與軌跡預(yù)測的粒子濾波跟蹤算法。該算法首先判斷目標(biāo)的遮擋情況，當(dāng)目標(biāo)發(fā)生部分遮擋時(shí)，將目標(biāo)模版進(jìn)行分塊，通過各個(gè)子塊搜索出的最佳匹配塊來估算目標(biāo)位置；當(dāng)目標(biāo)被嚴(yán)重遮擋時(shí)，通過目標(biāo)的歷史運(yùn)動(dòng)軌跡來預(yù)測目標(biāo)位置。有效增強(qiáng)了粒子濾波算