基于視覺顯著性的視頻目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺重要研究方向，在安防、視頻監(jiān)控、智能交通和軍事制導(dǎo)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前的視頻跟蹤技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍然比較脆弱，面臨適應(yīng)性差等許多挑戰(zhàn)性問題。如動(dòng)對(duì)動(dòng)跟蹤時(shí)，攝像機(jī)與目標(biāo)位置相對(duì)劇烈變化，需要克服目標(biāo)閃動(dòng)、場(chǎng)景中大范圍噪聲干擾、光照變化導(dǎo)致的目標(biāo)特征變化，解決目標(biāo)被遮擋/丟失后的快速尋回等問題?，F(xiàn)有目標(biāo)跟蹤算法很難有效應(yīng)對(duì)上述問題。
　　人類視覺系統(tǒng)具有視覺注意機(jī)制，視覺注意引導(dǎo)人眼關(guān)注場(chǎng)景中最感興趣區(qū)域，

2、能夠避免大范圍的目標(biāo)搜索問題，實(shí)現(xiàn)快速目標(biāo)定位。本研究借鑒人類主動(dòng)視覺機(jī)制提出新的視頻跟蹤算法。首先對(duì)視頻幀圖像進(jìn)行快速視覺顯著性檢測(cè)，利用顯著性檢測(cè)結(jié)果，選取大顯著度點(diǎn)模擬人眼注視點(diǎn)，通過對(duì)每幀注視點(diǎn)的密集程度判斷是否存在疑似目標(biāo)區(qū)域，最后利用目標(biāo)區(qū)域內(nèi)特征進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。主要工作內(nèi)容如下：
　　(1)提出一種新的目標(biāo)跟蹤算法框架，分為自由搜索與跟蹤兩個(gè)部分：自由搜索過程中，相鄰幀的顯著目標(biāo)質(zhì)心位置若連續(xù)相近，則認(rèn)為存在受注視的目

3、標(biāo)區(qū)域，隨后算法轉(zhuǎn)入跟蹤狀態(tài)。跟蹤過程中，若相鄰幀的顯著目標(biāo)區(qū)域特征相近，則保持跟蹤狀態(tài)，輸出跟蹤結(jié)果；如果連續(xù)若干相鄰幀顯著目標(biāo)區(qū)域特征不符，則認(rèn)為目標(biāo)丟失，轉(zhuǎn)入自由搜索狀態(tài)。
　　(2)針對(duì)熱成像飛行物視頻中目標(biāo)閃動(dòng)/丟失，地面樹枝、空中云層干擾，目標(biāo)被暫時(shí)遮擋等問題，先利用譜殘差算法檢測(cè)每幀圖像中像素的顯著度值，并借此減少有規(guī)律的紋理與光照變化干擾。算法只關(guān)注少數(shù)（<30個(gè)）顯著度值大的像素點(diǎn)，由這些點(diǎn)的聚集/分離程度和均值

4、位置來表示場(chǎng)景中最顯著目標(biāo)質(zhì)心。通過幀間最顯著區(qū)域位置和區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的形狀特征來判斷與跟蹤目標(biāo)。
　　(3)針對(duì)橄欖球比賽視頻中，目標(biāo)特征變化、視角變化、目標(biāo)遮擋、多個(gè)相似目標(biāo)干擾等問題，首先利用超復(fù)數(shù)傅里葉變換改進(jìn)傳統(tǒng)譜殘差算法，使之直接處理彩色幀圖像獲得顯著度圖。算法仍只關(guān)注少數(shù)顯著度值大的像素點(diǎn)，由其聚集/分離程度和均值位置來表示場(chǎng)景中最顯著目標(biāo)。通過幀間最顯著區(qū)域位置特征和目標(biāo)區(qū)域顏色矩特征來跟蹤目標(biāo)。
　　(4)本文

5、提出的算法與當(dāng)前兩種流行算法——CT(壓縮感知)和STC(時(shí)空上下文學(xué)習(xí))算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法運(yùn)行更快，無需人機(jī)交互;幾乎沒有參數(shù)調(diào)整，視頻跟蹤效果明顯優(yōu)于兩種對(duì)比算法。
　　本課題利用視覺顯著性模擬人眼注視，引導(dǎo)算法進(jìn)行視頻目標(biāo)跟蹤。帶來好處是：算法可對(duì)視頻場(chǎng)景中的顯著目標(biāo)自動(dòng)跟蹤，無需人工指定初始目標(biāo)；能有效應(yīng)對(duì)攝像頭閃動(dòng)導(dǎo)致的目標(biāo)丟失，迅速找回目標(biāo)；能克服場(chǎng)景中的整體光照變化、大范圍紋理干擾、短時(shí)目標(biāo)遮擋等