基于视频序列图像的运动目标跟踪算法研究

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1、硕士学位论文MASTER'SDISSERTATION论文题目基于视频序列图像的运动目标跟踪算法研究作者姓名刘荣凤学位类别工程硕士指导教师王成儒教授2016年5月中图分类号:TP391.41学校代码:10216UDC:004.93密级:公开工程硕士学位论文(应用研究型)基于视频序列图像的运动目标跟踪算法研究硕士研究生:刘荣凤导师:王成儒教授副导师胡正平教授宋彦军高工申请学位:工程硕士工程领域:电子与通信工程所在单位:信息科学与工程学院答辩日期:2016年5月授予学位单位:燕山大学ClassifiedIndex:TP391.41Schoolcode:10216U.D.C:004.93SecretL

2、evel:openDissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHERESEARCHOFTRACKINGALGORITHMOFMOVINGOBJECTBASEDONVIDEOIMAGESEQUENCESbyLiuRongfengSupervisor:WangChengruYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于视频序列图像的运动目标跟踪算法研究》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研

3、究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字:日期:年月日摘要摘要视频目标跟踪是计算机视觉及模式识别中不可或缺的组成部分,在视觉监控、交通导航、人机交互、运动分析等领域具有广泛的应用前景。视觉目标跟踪的挑战源于跟踪过程内部和外部的变化。内部变化体现在被跟踪目标存在形态、颜色和纹理的变化。外部变化主要包括光照,复杂背景和被跟踪目标部分遮挡等环境变化,这些变化都会给目标跟踪增加难度。首先,针对视频中多个目标不断运动,相互之间极易产生干扰的问题,提出基于中层视觉描述的在线多目标跟踪算法。通过构造中层视觉描述统计模型,建立目标场

4、景置信图。采用队列式先进先出原则更新训练样本,针对遮挡情况提出相应更新机制,有效解决跟踪过程中多目标相互干扰问题。其次,针对传统的时空上下文视觉跟踪方法只使用灰色信息,忽略了颜色信息,易于跟踪错误的问题,提出了一种简单而快速的跟踪算法,利用颜色主要成分和灰度信息共同作为视觉跟踪特性,能够有效地处理彩色目标。针对遮挡问题,我们通过计算主成分分析结果来判断是否发生目标遮挡,提出目标标定应对方法。和传统的目标跟踪算法相比,该算法能高效的定位目标。最后,针对视频图像中经常出现遮挡、光照变化等意外模式,提出一个基于颜色属性的线性回归目标跟踪算法。提取图像中目标区域的主要颜色特征,使用最小软阈二乘距离模拟

5、字典和观察样本之间的辨别度。同时,提出一个有效的迭代算法来解决最小软阈二乘距离问题,该算法能有效处理目标被遮挡的跟踪问题。关键词:视频序列;中层视觉线索;表观模型;主成分分析;时空上下文-I-AbstractAbstractVideoobjecttrackingisanintegralpartofcomputervisionandpatternrecognition,whichownsbroadapplicationprospectsinmanyfields,suchasvisualsurveillance,trafficnavigation,human-computerinteraction

6、,motionanalysisandsoon.Thechallengeofvisualobjecttrackingcomesfrominternalandexternalchangesintheprocessoftracking.Internalchangesreflectthechangesofexistingstates,colorandtexturefromtrackedobject.Externalchangesmainlyincludetheenvironmentalchangesoflight,complexbackgroundandocclusioninthetrackedobj

7、ect,whichcanincreasethedifficultyofobjecttracking.Firstly,aimingtotheproblemthatitiseasytoproduceinterferencebetweeneachotheraccordingtothecontinuousmovementofmultipleobjectsinthevideo,weproposedanonl

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