运动目标检测与跟踪算法的研究

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1、分类号密级硕±学位论文题目：运动目标检测与跟踪算法的研究．英文并歹ｌ题目：Ｔｈｅ民ｅｓｅａｒｃｈｏｎＤｅ化ｃｔｉｌｏｎａｎｄＴｒａｃｋｉ打ｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆＭｏｔｉｏｎＯｂｅｃｔｊ研究生：孙凯专业；控制科学与工程研究方向：控制理论与控制工稻导师：谢林柏教授指导小组成员：学位授予日期：２０１６年６月答辩委员会主席；刘飞江南大学：无锡市證湖大道地址１８００号二〇—六年六月独创性黄明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巧工作及取得的研巧成果。尽我

2、所知，除了文中特别加掠注和致谢的地方外，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本人为获得江南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材稱。与我一同工作的同志对本研巧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。立。签名＾《ｆ：蘇斯／日期：年＜月日关于论文使用授枚的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磯盘，允许论文被査阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编ｉ、入有关数据库进行检索，可ＩＪｌ采用影印缩印或扫描等复制手段保存、

3、一汇编学位论文，并且本人电子文挡的内容和纸质论文的内容相致。保密的学位论文在解密后也进守此规定。签名：＾导师签名：日期／ｆ：心｜（年月／日摘要一运动目标检测与跟踪是机器视觉领域中的个重要研巧，随着运动目标检测与跟踪技术的飞速发展，人们对检测和跟踪算法的性能要求也变得越来越商。如何准确且高效的进行运动目标检测与跟踪是机器视觉领域的研巧热点和难点。本文的研究主要包括Ｗ下几个方面：一（１）针对传统Ｗ４背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题，提出种能够有。Ｗ４效銷除阴影影响的运动目标检测算法首先，通过背景模型算法得到视频图像序列

4、中各个像素点的最大和最小灰度值化及最大相邻倾间差分值；其次，将图像中的各个像素点的最大灰度值与最小灰度值迸行线性加权处理，；之后精简提取得到的ＬＢＰ纹理特征的种类，缩减复杂度，，；最后结合可Ｗ抵抗阴影影响的简化ＬＢＰ纹理特征采用类似于混合商斯背泉模型的方法提取多个运动目标检测背景模型。实验结果表明，该算法相比于同类算法可Ｗ更有效地消除阴影对运动目标检测的影响，同时也基本达到实时性的要求。（２）针对运动目标跟踪技术中时常出现的背景与目标颜色相似、目标遮挡等问题，一二ａｍｆｔ跟提出种基于多特征賴合与次项曲线拟合的Ｃｓｈｉ踪算法。首先，融合ＬＢＰ纹

5、理特征和颜色特征信息为新的匹配特征，有效解决目标、背景颜色相似而导致跟踪失败的问题；然后，通过改进的Ｗ４背景模型和Ｈ愤差分法提取得到目标的运动信息，消除背景干扰，减少目标匹配的计算量；最后，采用二次项曲线拟合方法进行轨迹预测，重。新找回因为遮挡而丢失的运动目标实验结果表明，该算法相比于同类算法可Ｗ更有效地解决目标背景颜色相似。、目标遮挡等问题一（３）提出种结合稀疏表示和空间金字塔模型及均值漂移的跟踪算法。首先，扩展经典Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ算法使它不仅估计位置空间变化，还估计方向和尺度空间的变化；然后，引入像素密度块采样技术和区域琐碎模板设计模型使直

6、方图匹配更加准确，有效克服光照变化，；最后取代原有算法中要么使用全局模型要么使用局部模型来表示目标。恃征的方法，使用空间金字塔模型来结合两种表示方法，有效的解决目标遮挡等问题、实验表明，提出的跟踪算法能有效的解决场巧中光照变化目标部分遮挡Ｗ及目标尺度。变化等问题，并且跋踪效果优于同类算法关键词：Ｗ４背景模型，ＬＢＰ纹理特征；均值漂移；稀疏编码；空间金字塔模型ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏ打ａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｍｏｖｉｎｇ化ｒｇｅｔｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅｆ

7、ｉｅｌｄｏｆｖｉｓｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒ．Ｗｔｒａｅｖｅｏｍｅｎｔｏｆ化ｅｔｅｃｈｎｏｏｏｆｄ別ｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｏｆｍｏｖｉｎｙｉｈ化ｅｐｉｄｄｌｐｌｇｙｇｇｔａｒｅｔｅｏｌｅｗａｎｔｔｏｏｅｒａｔｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｏｆｔ．Ｈａｌｏｒｉｈｍｏｗｔｏｄｅｔｅｃｔａｎｄｇ，ｐｐｐｇｇｔｒａｃｋｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｅｆｉｃｉｅｎｔｌｙｉｓａ