上下文信息和顏色信息融合的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)外機(jī)器智能化的迅速發(fā)展，視覺(jué)信息作為人類獲取外界信息中的重要信息之一，已經(jīng)引起越來(lái)越多的計(jì)算機(jī)研究人員的關(guān)注。在數(shù)十年的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究發(fā)展的進(jìn)程中，針對(duì)機(jī)器視覺(jué)方面的科學(xué)研究已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域非常熱門(mén)的研究方向?；谝曨l的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)化研究在機(jī)器視覺(jué)研究熱潮中是最為重要的一個(gè)研究分支。視頻跟蹤在現(xiàn)代生活中如智能監(jiān)控，交通管制，軍事導(dǎo)航及醫(yī)療診斷等眾多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。因此，設(shè)計(jì)一個(gè)魯棒的目標(biāo)跟蹤算法在理論和實(shí)踐中

2、都具有十分重大的意義。在實(shí)踐應(yīng)用當(dāng)中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤算法研究依然存在各種各樣的挑戰(zhàn)，如目標(biāo)被部分遮擋或全部遮擋，環(huán)境光照變化，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)突兀，目標(biāo)外觀紋理改變，背景混雜，低分辨率等，如果這些不利因素得不到解決的話，都會(huì)對(duì)目標(biāo)跟蹤的效果產(chǎn)生不利影響，甚至跟蹤失敗。到目前為止，有眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究人員在對(duì)目標(biāo)跟蹤算法不斷優(yōu)化做出了巨大的努力和貢獻(xiàn)，但是在不限制的長(zhǎng)時(shí)間動(dòng)態(tài)視頻中，由于外部環(huán)境的不可預(yù)測(cè)性以及目標(biāo)外觀特征多變性，使得成功地設(shè)計(jì)出

3、一個(gè)魯棒的目標(biāo)跟蹤算法成為了一個(gè)較難的研究課題。
　　基于相關(guān)濾波器的視頻目標(biāo)跟蹤算法是當(dāng)前最為流行的跟蹤算法之一。相關(guān)性濾波器運(yùn)用于目標(biāo)跟蹤的思想:相關(guān)性是用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)信號(hào)的相似度的，如果兩個(gè)信號(hào)越相似，則其相關(guān)值就越高。在設(shè)計(jì)跟蹤算法時(shí)，需要設(shè)計(jì)一個(gè)濾波模板，使得當(dāng)它作用在跟蹤目標(biāo)位置上時(shí)得到的響應(yīng)最大，則此位置為當(dāng)前幀中目標(biāo)的位置。本文在基于相關(guān)性濾波器跟蹤的基礎(chǔ)之上，針對(duì)跟蹤過(guò)程中存在的遮擋問(wèn)題，引入了多信息融合跟蹤的思想

4、，提出了一種結(jié)合上下文信息和顏色信息來(lái)描述目標(biāo)特征的跟蹤算法。本文的主要工作如下:
　　1)提出了一種改進(jìn)的上下文信息目標(biāo)跟蹤算法。該算法通過(guò)改進(jìn)置信圖的計(jì)算方式（即每一幀目標(biāo)位置的響應(yīng)方式），使STC目標(biāo)跟蹤算法的目標(biāo)位置和目標(biāo)尺度大小更加準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比也表明了該方法能有效地提高原算法的準(zhǔn)確性。
　　2)提出了一種融合上下文信息和目標(biāo)外觀信息（顏色信息）的目標(biāo)跟蹤方法。該方法首先利用圖像灰度信息和目標(biāo)中心點(diǎn)與目標(biāo)周圍局

5、部區(qū)域之間的空間位置信息來(lái)獲取上下文信息，同時(shí)計(jì)算并利用顏色信息來(lái)描述目標(biāo)的外觀特征信息，然后我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)基于上述兩種信息的目標(biāo)濾波模板，最后通過(guò)相關(guān)性濾波器響應(yīng)，得到下一幀目標(biāo)的位置。最終實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)時(shí)間的魯棒性目標(biāo)跟蹤算法。
　　本文的最終研究目的就是通過(guò)上述研究工作，設(shè)計(jì)出一個(gè)準(zhǔn)確的、魯棒的目標(biāo)跟蹤算法。本文算法是采用了多種特征信息融合的方式來(lái)提高準(zhǔn)確率和成功率，同時(shí)保證跟蹤算法實(shí)時(shí)高效的運(yùn)行。為了驗(yàn)證本文算法的實(shí)用性和有效性，