复杂场景下目标跟踪算法的研究

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1、分类号：TP391单位代码：10110学号：S1507075中北大学硕士学位论文复杂场景下复杂场景下目标跟踪算法目标跟的研究踪算法的研究杨阳中北大学硕士研究生杨阳指导教师周海英学科专业计算机科学与技术2018年5月31日图书分类号TP391密级非密注1UDC_______________________________________________________________硕士学位论文复杂场景下目标跟踪算法的研究杨阳指导教师（姓名、职称）___________________周__海__英___教__授_________

2、__________申请学位级别___________工__学__硕__士___________专业名称_______________________计__算__机__科__学__与__技__术________________________论文提交日期2018年4月11日论文答辩日期2018年5月25日学位授予日期年月日论文评阅人崔志华王文剑答辩委员会主席王文剑2018年5月31日注1：注明《国际十进分类法UDC》的分类原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明

3、引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）

4、。签名：日期：导师签名：日期：复杂场景下目标跟踪算法的研究摘要自21世纪以来，目标跟踪技术已经应用到各个方面，成为计算机视觉应用领域的一个重要话题。主要应用于交通运输、军事、治安监控、人机交互和医疗检测等诸多领域中，尤其是在治安监控领域的重要作用，更加成为各个国家关注的焦点。尽管在目标跟踪技术的研究与发展中，已经取得了诸多成果，但面对真实世界的复杂场景时，由于会受到目标遮挡、背景干扰、光照变化、外观相似和相机运动等各种因素的影响，它仍是一个非常具有挑战性的任务。针对复杂场景下目标跟踪算法的各种难点问题，本文对现有的算法展开了深入

5、的研究，主要工作如下：（1）针对在线视觉跟踪中的高效特征提取以及模型漂移的问题，提出了一种基于显著性检测的核相关滤波器(KCF)跟踪算法。将颜色特征(CN)和方向梯度直方图(HOG)进行加权融合；并自适应地调节每种特征的权重。对于模型漂移问题，受生物视觉机制的启发，通过视觉显著性算法获得目标的显著区域，并在该区域内进行采样，实现了全局范围搜索，避免陷入局部极大值。（2）为了解决核相关滤波器跟踪算法中尺度固定的问题，本文受TLD跟踪算法的启发，提出了一种基于关键点的模型来在线更新目标的尺度。首先，我们将原有的网格点用目标区域的关键

6、点代替，并通过响应值给不同的关键点分配不同的权重。然后，利用所得到的点集之间的离散程度和权重来估计目标的尺度。（3）针对多目标跟踪算法中经常会面临的各种挑战，如相机的突然运动、遮挡、误检和外观相似等情况，提出一种基于核相关滤波（KCF）的分步关联框架。首先，利用基于卷积神经网络的目标检测器检测目标，获得准确的检测结果。然后，采用加权融合的多种特征，为每个目标建立一个基于KCF算法的快速跟踪器。接下来，通过局部-全局关联算法，分步关联轨迹；并在遮挡的情况下，利用在线随机蕨重新检测目标。最后，利用关联成功的检测信息自适应更新KCF算

7、法中的尺度。关键词：目标跟踪，核相关滤波器，多特征融合，视觉显著图，变尺度，分步关联ResearchonObjectTrackingAlgorithmunderComplexScenesAbstractAuthor:YangYangTutor:ZhouHaiyingSincethe21stcentury,targettrackingtechnologyhasbeenappliedinvariousaspectsandbecomeanimportanttopicinthefieldofcomputervisionapplicati

8、ons.Itismainlyusedinmanyfieldssuchastransportation,militaryaffairs,securitymonitoring,human-computerinteractionandmedicaldetection.