复杂场景中在线目标跟踪研究

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1、硕士学位论文复杂场景中在线目标跟踪研究研究生姓名：郑轩_____导师姓名：张红颖副教授2016年6月6日分类号：TP391密级：公开UDC：621.152.5学号：1302070中国民航大学硕士学位论文复杂场景中在线目标跟踪研究研究生姓名：_郑轩________导师姓名：_张红颖副教授申请学位类别：工学硕士专业名称：控制科学与工程所在院系：电子信息与自动化学院论文答辩日期：2016年6月4日2016年6月6日ResearchonOnlineObjectTrackinginComplexScenesADissertationSubmittedtoCivilAvia

2、tionUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYZHENGXuanSupervisedbyProf.ZHANGHong-yingCollegeofElectronicInformationandAutomationCivilAviationUniversityofChinaJune6,2016摘要目标跟踪是当前计算机视觉领域的研究热点之一。经过几十年的发展，目标跟踪在许多方面已经取得了很多进展，但其在复杂场景下的跟踪可靠性依旧是当前的研究难点之一。本文研究了现有的典型目标跟踪算法，并针对复杂

3、场景中的光照变化和遮挡这两个跟踪难点对现有跟踪算法进行了研究和改进，主要研究成果如下：针对剧烈光照变化下图像局部或整体灰度剧烈变化而容易导致跟踪失败的问题，提出了一种结合颜色信息和Retinex灰度增强的时空上下文算法。该方法使用多尺度Retinex算法对图像进行增强以减弱光照变化对灰度图像的影响，并在使用Retinex灰度增强的目标模型的基础上，引入基于色调信息的目标模型与之结合成改进的目标模型用来跟踪。实验结果表明该方法在光照剧烈变化的场景下跟踪依然可靠，相较其它主流算法精度更高。针对复杂场景下的遮挡问题提出了一种双模型的时空上下文算法。改进算法引入了一个辅

4、助目标模型，辅助目标模型基于图像二值特征而不是相关性信息，能评估时空上下文算法跟踪结果的有效性，并在时空上下文跟踪结果评估为无效时在图像中搜索目标。该方法在利用时空上下文模型在短时遮挡情况下的优势的同时，解决了时空上下文模型在持续遮挡过程中容易错误更新的缺点，同时也避免了单一使用二值特征进行跟踪带来的运算量大的问题。实验结果表明，提出的算法在遮挡场景中能可靠跟踪目标，具有较好的鲁棒性。关键词：目标跟踪；时空上下文信息；颜色恒常性；随机森林；在线学习IAbstractObjecttrackingiscurrentlyoneofthemostpopulartopic

5、sinthecomputervisionfield.Afterseveraldecadesofresearch,manysuccessfultheoriesandalgorithmshavebeenproposed,buttrackinganobjectincomplexsceneisstilladifficultproblem.Inthisthesis,severalclassicaltrackingalgorithmsareinvestigated.Andtwoimprovedalgorithmsareputforwardontwoaffectingfact

6、ors:illuminationvariationsandocclusions.Themainresearchprogressisasfollows:Illuminationvariationmayresultinextremechangesofthelocaloroverallintensityofanimage,thusleadingtotrackingfailure.Tosolvethisproblem,aspatial-temporalcontext(STC)trackingalgorithmcombingwithcolorinformationandr

7、etinex-enhancedgrayinformationisproposed.Theproposealgorithmusemultiplescaleretinex(MSR)algorithmtoreducetheextremeintensitychangecausedbyilluminationchange.Besides,hueinformationisalsousedasacolorfeaturetoimprovetheaccuracyandthestabilityofthealgorithm.Experimentresultsindicatethatt

8、hisalgorithm