基于tld的视频目标跟踪算法的应用与研究

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1、学校代码：10255学号：2131583基于TLD的视频目标跟踪算法的应用与研究ApplicationandResearchofVideoObjectTrackingAlgorithmBasedOnTLD学科专业：软件工程作者：李楚阳指导教师：黄永锋答辩日期：2016年5月东华大学计算机科学与技术学院SchoolofComputerScienceandTechnologyDonghuaUniversity基于TLD的视频目标跟踪算法的应用与研究基于TLD的视频目标跟踪算法的应用与研究摘要随着物联网技术的高速发展，监控摄像头逐渐覆盖我们日常生活的各个角落，视频目标跟踪

2、技术也被应用于各种实际监控场景。目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，各种目标跟踪算法效果不尽相同。TLD(跟踪-学习-检测)是一种鲁棒性较好的单目标跟踪框架，但实际中目标跟踪效果受到光照变化、目标形变、目标旋转以及目标遮挡等各种因素的影响。基于LK光流法的TLD框架对跟踪目标形变和旋转等情况较为敏感，为了提升复杂环境下框架跟踪的鲁棒性，本文分别用基于颜色特征的均值平移和粒子滤波跟踪算法替换LK光流法并对比，实验结果表明基于均值平移算法的TLD框架具有更好的实时性及准确性。TLD框架在单摄像头目标跟踪中效果较好，但为了实现大范围长时间跟踪，一般需要在多摄像头系统中对目

3、标进行跟踪。由于多个摄像头之间需要进行目标交接和数据融合，因此TLD框架不能直接应用于多摄像头目标跟踪。本文通过对TLD框架各个模块进行改进设计了一种非重叠多摄像头目标跟踪系统。TLD框架统一维护一个样本分类器，使用仿射变换生成新样本，通过在线学习更新分类器参数，对多个摄像头目标数据进行融合；为了实现目标交接，对I基于TLD的视频目标跟踪算法的应用与研究一定范围内摄像头视频帧进行扫描，通过相似度对比得到目标所在摄像头及其位置信息。分别用基于颜色特征的均值平移和粒子滤波跟踪算法对跟踪模块进行替换并实验，结果表明系统能够实现非重叠多摄像头下的目标连续跟踪，并且基于均值平

4、移跟踪算法的TLD框架效果较好。本文通过对TLD框架进行改进，解决了其在旋转、变形等场景下效果不理想的缺点，并将TLD框架应用于多摄像头监控系统，实现了多摄像头下的目标跟踪。关键词：TLD；目标跟踪；粒子滤波；均值平移；多摄像头-II-基于TLD的视频目标跟踪算法的应用与研究APPLICATIONANDRESEARCHOFVIDEOOBJECTTRACKINGALGORITHMBASEDONTLDABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheInternetofThingstechnology,surveillancecamerasgrad

5、uallycovereverycornerofourdailylifeandvideotrackingtechnologyisalsousedinvariouspracticalsurveillancescenarios.Objecttrackingisahotfieldofcomputervision,andtheeffectofvariousobjecttrackingalgorithmsisdifferent.TLD(tracking-learning-detection)isarobustsingletargettrackingframework,butth

6、eresultofobjecttrackingisaffectedbyvariousfactorsinpractice,suchaslightingchanges,objectstrain,objectrotationandobjectocclusionandsoon.TLDframeworkbasedonLKopticalflowismoresensitivetotrackobjectwithdeformationandrotation.Inordertoenhancerobustnessofthetrackingframeworkincomplexenviron

7、ment,MeanshiftandparticlefiltertrackingalgorithmbasedoncolorfeaturesareusedtoreplacetheLKopticalflowandexperimentalresultsshowthattheTLDframeworkbasedonmeanshiftalgorithmhasbetterreal-timeperformanceandaccuracy.TLDframeworkhasgoodtrackingperformanceinsinglecamera.Butinordertoachievea