基于主體檢測(cè)和多特征參數(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、多目標(biāo)跟蹤屬于計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)方向，并與多個(gè)學(xué)科交叉形成了一個(gè)獨(dú)立的領(lǐng)域。隨著科技和技術(shù)的進(jìn)步，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)被廣泛應(yīng)用，例如由來已久的各種軍事雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)和現(xiàn)如今的交通、安防、監(jiān)獄、銀行、學(xué)校等視頻跟蹤監(jiān)控管理系統(tǒng)。雖然越來越高的關(guān)注度給多目標(biāo)跟蹤技術(shù)帶來了不少開創(chuàng)性成果，但同時(shí)提出了更高的需求，特別是對(duì)于以人作為跟蹤對(duì)象的情況迫切需要更加優(yōu)秀的算法解決更加復(fù)雜的問題，因此多目標(biāo)跟蹤具有廣闊的前景。
　　 本文按照多目標(biāo)跟蹤的

2、處理流程來介紹多目標(biāo)跟蹤的各個(gè)環(huán)節(jié)，首先從理論上研究了多運(yùn)動(dòng)跟蹤中目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤兩個(gè)階段的主流方法;針對(duì)這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)本文在目標(biāo)檢測(cè)和多目標(biāo)跟蹤兩個(gè)階段提出了兩個(gè)算法，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文算法。本文具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　 (1)提出主體檢測(cè)法。由于傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法在獲取分離目標(biāo)時(shí)由于背景干擾、自干擾和多目標(biāo)相互接觸難以獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)模板。針對(duì)以上問題，本文從整體出發(fā)將前景檢測(cè)的結(jié)果與統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合，對(duì)前景像素統(tǒng)計(jì)提取出目

3、標(biāo)的主體部分作為目標(biāo)模板，去除跟蹤階段不需要糾結(jié)的細(xì)節(jié)部分和容易造成干擾的不穩(wěn)定部分;獲取的目標(biāo)模板用于跟蹤階段提取特征參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，主體檢測(cè)法對(duì)跟蹤目標(biāo)的模板獲取具有良好的效果。
　　 (2)提出基于主體檢測(cè)和多特征參數(shù)的多目標(biāo)跟蹤算法。在多目標(biāo)跟蹤中存在“無遮擋情況下的跟蹤”、“有固定遮擋物情況下的跟蹤”和“多目標(biāo)相互遮擋情況下的跟蹤”三個(gè)關(guān)鍵問題。本文針對(duì)這三個(gè)關(guān)鍵問題設(shè)計(jì)多目標(biāo)跟蹤算法將多特征參數(shù)和粒子濾波器相結(jié)合