基于局部特征的运动目标跟踪算法的研究与实现

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1、矣ｉ种成葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦ巨Ｌ巨ＣＴＲＯＮＩＣｓｃＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ／今４＼．．＇．，＇ｆ念－磯，Ｖ＇＇．＇：＇＇■＂■论文题巨基于局部特征的运动目标跟踪算法的研究与实现学科专业通信与信息系统ｉ学号２０１３２１０１０６０９化者娃名王萬程指导教师管庆副教授独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知

2、，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：亦馬私日期：户／女年月＾日＾／论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可１＾采用影

3、印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（密的论文密）保学位在解后应遵守此规定－者签名：疋导师签名：作馬粉＾：八日年丹日期飞＾作分类号密级注1UDC学位论文基于局部特征的运动目标跟踪算法的研究与实现（题名和副题名）王禹程（作者姓名）指导教师管庆副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2016.03.20论文答辩日期2016.05.20学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。Researchand

4、ImplementationofMovingObjectTrackingAlgorithmBasedonLocalImageFeaturesAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:WangYuchengAdvisor:AssociateProf.GuanQingSchool:SchoolofCommunication&InformationEngi

5、neering摘要摘要随着社会的飞速发展，视频监控在人们的生活和工作中扮演着重要的角色。人们对于视频监控的智能化要求也越来越高，而运动目标的检测和跟踪就是智能视频监控中的重要内容。由于局部特征具有很好的稳定性，本文将重点研究基于局部特征的目标跟踪算法的研究和实现。在对经典局部特征提取算法研究之后，根据实际应用背景对其算法进行改进。然后融合目标检测算法、局部特征提取算法和特征匹配算法形成目标跟踪算法，最后在DSP硬件平台上实现跟踪算法并做优化。本文首先研究了局部特征提取算法里边的两种经典算法——SIFT特征提取算法和SURF特征提取算法，对比了两

6、种算法的实现步骤和实现效果，并且分析了SIFT特征和SURF特征在不同条件下的适应性。因为算法最终需要在硬件平台上实现，所以算法的时间效率要比较好。而SURF特征的提取速度明显更快，本文选择使用基于SURF的特征提取算法实现目标跟踪算法。然后研究了SURF特征在目标跟踪中的应用，在实际应用中考虑到传统SURF算法对小尺度图片提取到的SURF特征点数目过少的问题，本文对传统的SURF算法进行了改进。改进后的SURF特征提取算法能够提取到足够多的特征点，并且改进后的SURF特征同样具有良好的适应性。再结合特征匹配算法以后得到了目标跟踪的仿真算法流程

7、图，并且给出了仿真结果分析。接着介绍了相关的硬件平台和软件框架设计。最后将算法移植到硬件平台上以后，主要考虑了两个因素：算法的正确性和实时性。由于仿真平台和实现平台的差异，必须要针对硬件平台对跟踪算法进行相应的验证和优化工作。算法优化是算法移植的很重要的一个环节，在本文中也花费了较多的时间。在完成代码优化以后，算法基本能够实现实时视频处理。经过算法准确性验证和代码优化以后，能够在硬件平台上完成稳定的运动目标跟踪算法。关键词：SURF算法，特征提取，目标跟踪，DSP实现IABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmen

8、tofsociety,videomonitoringplaysanimportantroleinpeople'slifeandwork.Peopleh