復(fù)雜場景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)在軍事、醫(yī)療、安防、視頻監(jiān)控及人機(jī)交互等領(lǐng)域有著越來越廣泛的應(yīng)用，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)越來越受到極大的重視。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它是絕大多數(shù)視頻處理的第一步，其研究不局限于某個(gè)特定領(lǐng)域，而是涉及到計(jì)算機(jī)視覺中從低層到高層的許多問題，其性能將直接影響后續(xù)處理效果。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面:本文首先介紹了目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的三大方法:幀間差分法、背景差分法

2、和光流法;幀間差分法只需要兩幀或三幀間相減，實(shí)現(xiàn)起來比較簡單，但檢測(cè)到的目標(biāo)會(huì)出現(xiàn)空洞現(xiàn)象;背景差分法需要構(gòu)建背景模型，一般背景模型建立較難;光流法需要計(jì)算大量的光流場，算法的實(shí)時(shí)性很難保證。于是，引入了檢測(cè)精度高、處理速度快的Vibe算法，但它容易產(chǎn)生Ghost Area。通過理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，找出了Vibe算法缺點(diǎn)的原因，提出了能快速消除Ghost Area的連續(xù)N幀為前景點(diǎn)需重采樣的改進(jìn)Vibe算法。
　　 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟

3、蹤方面:重點(diǎn)研究目前在實(shí)際應(yīng)用中比較成熟的Mean Shift算法和它的改進(jìn)算法Camshift算法，并結(jié)合第二章中的改進(jìn)Vibe算法，提出了一種融合前景檢測(cè)的改進(jìn)Camshift算法，用來解決跟蹤目標(biāo)區(qū)域容易定位在顏色相似的背景上，且能更快速、更精確的跟蹤目標(biāo)。最后，探討了能解決非線性非高斯模型的粒子濾波算法，實(shí)驗(yàn)證明它能非常好的跟蹤單個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，且能滿足實(shí)時(shí)性。但當(dāng)目標(biāo)的顏色與背景顏色存在相似時(shí)，目標(biāo)跟蹤的區(qū)域會(huì)死鎖在背景區(qū)域上，因