基于检测区域自动调整的tld目标跟踪研究

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1、分类号：TP311.5单位代码：10183研究生学号：201353R247密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）基于检测区域自动调整的TLD目标跟踪研究ImprovedTLDtargettrackingalgorithmbasedonautomaticadjustmentofsurveyedareas作者姓名：梁宵类别：在职工程硕士领域（方向）：软件工程指导教师：徐长青培养单位：吉林大学软件工程学院2016年3月基于检测区域自动调整的TLD目标跟踪研究—————————————————————ImprovedTLDtarge

2、ttrackingalgorithmbasedonautomaticadjustmentofsurveyedareas作者姓名：梁宵领域（方向）：软件工程指导教师：徐长青副教授类别：在职工程硕士答辩日期：2016年11月19日未经本论文作者的书面授权，巧法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承巧侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文腹创性声明本人郑重芦明：所

3、呈交的硕ｉ学位论义，足本人在指哥教师的指导下，独义进行研究工作所取巧的成取除文中己经注明引用的内容夕ｈ木论义不包含巧何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成＇｜果。巧．本义的研究做；｜重耍贞献的个人和集体，均已在义中明備知式标明。本人完伞：意识到本声明的法律结果山本人承担。学位论文作者签名Ｕ期：２０１６年（Ｕ］ＵｆＩ摘要基于检测区域自动调整的TLD目标跟踪研究传统TLD(TrackingLearningDetection)(跟踪-学习-检测)是一种半监督学习的目标跟踪算法架构。为了能够实现对

4、跟踪目标长期跟踪，首先需要能够处理复杂背景、远近缩放以及光照变化以及部分遮挡等问题的，并且算法的时间复杂度要低，能够达到实时跟踪的效果。但由于检测区域过大而导致的检测时间过长及对相似目标跟踪处理效果不理想且只能对单个目标进行跟踪。针对上述问题，提出一种检测区域可动态自适应调整的方法TLD-DO(TrackingLearningDetection-DetectorOptimization)，并在此方法基础上对TLD算法进行多目标跟踪优化。TLD-DO算法利用提出的两次Kalman滤波加速度矫正预测的检测区域优化算法DKF，通过缩短

5、TLD检索尺度，在保证跟踪准确率的前提下，提高算法的运算速率。通过对原TLD算法的跟踪器、检测器及学习器的多目标改进，使其能够在同一帧中有效的同时跟踪多个目标。实验结果表明：TLD-DO算法在处理不同视频与跟踪目标时，检测速度有1.31-3.19倍提升；同时，TLD-DO多目标跟踪算法不但继承了TLD-DO算法运算速度快、抗干扰能力强的特点，更在其能够处理多目标跟踪的基础上，对解决多相似目标的跟踪问题有较为优秀的辨别处理能力。关键词：目标跟踪；TLD算法；多目标；检测区域；跟踪速度-1-AbstractImprovedTLDta

6、rgettrackingalgorithmbasedonautomaticadjustmentofsurveyedareasTraditionalTLD(trackinglearningdetection)isasemisupervisedlearningalgorithmfortargettrackingarchitecture.Inordertoachievetheobjectcanbetrackedlong-term,firstofall,algorithmneedtodealwithcomplexbackground,d

7、istancescalingandlightaccordingtochanges,partialocclusionproblemandalgorithm'stimecomplexitytolowtoachievetheeffectofreal-timetracking.Butalgorithmthetimeofdetectionprocessingtakestoolongandtheresultofsimilarobjecttrackingisnotsatisfactory.AnotherprobleminTLDmodelist

8、hatitcan'thandmultiple-objecttrackingineverysinglevideoframe.Thereforeinthispaper,anefficientapproach(TLD-DO)isproposedforobjecttra