视频运动目标跟踪算法的研究

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2、—：’＇＇－－；心卓Ｖ，主：山卑＇护琴论文提交日期２０１６年５月＿．．．：：，．■：苏州大学学位论文独创性声巧本人郑重声明：提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其他載育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个体和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名：者斬日期：Ｊｉｍ学位论文使巧授权声明

3、本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，目Ｐ；学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸．一、论文的内容。苏州大学有向国家图馆中国质致权书社科院文献信（）息情报中也、中国科学技术信息研究所含万方据电子出版社、数中（盘版国刊）电子志送位印和电子文学术期光杂社交本学论文的复件论查可搜，允许文被瞬和借阅，Ｗ采用影印、缩印或其他制手保复段存和汇编学位论文，可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据。库进行检索密论涉文□学位论文属在年月解密适用本规定。本＿后非涉密论文径ｆ

4、〇－之０签：審日气论文作者名期：郝■、导师签名：日期：，它Ｌ埃２Ｍ气专呼视频运动目标跟踪算法的研究中文摘要视频运动目标跟踪算法的研究中文摘要视频目标跟踪技术在军事制导武器、道路交通监控、安防等众多领域有着广泛应用。本文主要围绕目标跟踪中存在的目标被遮挡问题，背景与目标颜色相近时跟踪不稳定问题开展研究。粒子滤波是近些年发展起来的一种较好的滤波算法,被广泛地应用于目标跟踪中。本文重点研究粒子滤波算法，在目标特征提取、目标模板及模板更新算法方面进行改进。在目标特征提取方面，采用了双特征描述目标的方式，即对目标同时提取颜色直

5、方图特征和CBLID特征。CBLID是一种新的目标特征描述算法，它是融合了经典的SIFT算法和DAISY算法，加速了SIFT特征点的提取过程。在目标跟踪方面，采用双目标模板进行目标跟踪，即CBLID特征模板和颜色直方图特征模板。目标模板的更新依赖于CBLID特征点匹配的数目，当匹配数目大于阈值时则同时更新两个目标模板，否则仅更新CBLID特征模板，不更新颜色直方图特征模板。在粒子权值计算中，对两种特征赋不同的权重系数，并使其权重系数根据实际场景自适应调整，从而增强了目标跟踪在某些场景下的鲁棒性。对论文提出的算法进行了充分的跟踪实验，

6、实验显示我们所提出的算法具有较好的鲁棒性和较高的跟踪精度，且在实时性上要优于基于SIFT的粒子滤波算法。关键词：运动目标跟踪；粒子滤波；CBLID；目标遮挡；颜色相近作者：林楠指导教师：赵勋杰IAbstractResearchontheAlgorithmsofMovingObjectTrackinginVideoResearchontheAlgorithmsofMovingObjectTrackinginVideoAbstractVideotargettrackingtechnologyhasbeenwidelyusedinmany

7、fieldsofmilitaryweapons,trafficmonitoringandsecurity.Thispapermainlyfocusesontheproblemthatthetargetisoccludedorthebackgroundhassimilarcolorwiththetargetwhichmayleadtoerrortracking.Particlefilterisagoodfilteringalgorithmdevelopedinrecentyears,whichiswidelyusedintargett

8、racking.Thispapermainlyresearchontheparticlefilteralgorithmandmakesomeimprovementsintheaspectsoftargetfeatureextracti