基于圖像集的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題。視覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)不僅有著重要的理論價(jià)值，而且擁有廣泛的實(shí)用價(jià)值，在智能監(jiān)控、人機(jī)交互、視頻分析、智能機(jī)器人等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用。如果能夠智能地對(duì)場(chǎng)景中的目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)有效的正確跟蹤，能夠極大程度的節(jié)省各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中的人工投入，將計(jì)算機(jī)視覺(jué)帶入一個(gè)全新的智能時(shí)代。雖然經(jīng)過(guò)多年來(lái)各國(guó)學(xué)者的不懈研究，目標(biāo)跟蹤技術(shù)取得了很大的進(jìn)步，尤其是近十多年來(lái)累積了許多令人矚目的成果。但是實(shí)踐表明，現(xiàn)有的視

2、覺(jué)目標(biāo)跟蹤技術(shù)還未完全成熟，對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中的一些因素，如遮擋、光照、目標(biāo)自身形變、姿態(tài)表觀變化等，還未有一種目標(biāo)跟蹤技術(shù)能夠完全應(yīng)對(duì)。要使得目標(biāo)跟蹤技術(shù)達(dá)到大規(guī)模工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，魯棒地應(yīng)對(duì)各種跟蹤問(wèn)題，還需要投入更多的研究。
　　本文針對(duì)當(dāng)前視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法中面臨的一些典型問(wèn)題（諸如樣本噪聲、在線學(xué)習(xí)產(chǎn)生的“漂移”問(wèn)題），以圖像集合為樣本的基本單位，有效的融合利用圖像集合中多個(gè)樣本所蘊(yùn)含的潛在信息，結(jié)合多元數(shù)據(jù)空間分析回歸技術(shù)建模，實(shí)

3、現(xiàn)視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法的魯棒性跟蹤。具體的主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　　1）提出基于圖像集和核偏最小二乘的目標(biāo)跟蹤算法。傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法中，大多采用單個(gè)圖像塊來(lái)構(gòu)造目標(biāo)或背景模型。該算法采用圖像集作為樣本的基本單位；然后提取圖像集的協(xié)方差特征，構(gòu)造協(xié)方差特征矩陣之間的黎曼核；最后使用核偏最小二乘回歸建模來(lái)達(dá)到對(duì)目標(biāo)的預(yù)測(cè)。
　　2）提出基于時(shí)序圖像集和高階偏最小二乘的目標(biāo)跟蹤算法。一般的跟蹤算法在處理目標(biāo)物體時(shí)，通常會(huì)將二維圖像塊編