基于特征配準(zhǔn)的運動目標(biāo)跟蹤與識別技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤與識別技術(shù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，該技術(shù)融合了圖像識別、人工智能、圖像處理等多門學(xué)科，在公共安全、視頻監(jiān)控、交通智能系統(tǒng)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。本文在對運動目標(biāo)跟蹤與識別算法研究的基礎(chǔ)上，搭建了實驗平臺，并通過實驗驗證提出算法的魯棒性。
　　首先，在運動目標(biāo)跟蹤方面，本文重點研究了基于背景加權(quán)直方圖的均值漂移目標(biāo)跟蹤算法，針對現(xiàn)有算法在出現(xiàn)近似物干擾以及運動目標(biāo)與背景相似時跟蹤準(zhǔn)確度不高的問題，提出了將皮爾遜相關(guān)系數(shù)與巴

2、氏系數(shù)結(jié)合，從而提高跟蹤的準(zhǔn)確度。在存在有背景擾動的實驗中與Mean shift和CBWH算法進(jìn)行比較，實驗結(jié)果表明：本文提出的算法在背景擾動的情況下，跟蹤準(zhǔn)確度較高。
　　其次，在多源運動目標(biāo)跟蹤識別方面，著重研究了SIFT匹配算法，并且在運動目標(biāo)識別的過程中，將幀間差分法、背景加權(quán)的均值漂移跟蹤算法以及SIFT算法相結(jié)合。第一步，手動框選需要跟蹤識別的目標(biāo)，得到框選區(qū)域模板；第二步，對第二段視頻運用楨差法，找到運動目標(biāo)；第三步