基于MCMC的多運動目標分割與跟蹤方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于視頻的目標分割與跟蹤技術(shù)是計算視覺領(lǐng)域中的最主要研究方向之一,雖然研究人員已經(jīng)提出了很多有效的目標跟蹤方法,但是由于目標跟蹤中存在復(fù)雜背景干擾、目標外觀變化、多目標間的合并、分離和遮擋等問題時,會造成目標跟蹤的魯棒性和準確性降低。針對這些問題,本文在馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)算法和粒子濾波器的基礎(chǔ)上,對多目標的魯棒檢測和跟蹤方法進行了深入的研究,具體如下:
　　 (1)提出一種多特征融合的混合高斯背景建模方法,克服了采用

2、單一特征進行目標檢測時存在的誤檢問題,并在此基礎(chǔ)上利用一種確定疑似陰影和確定真實背景的雙重判決陰影方法,對于準確去除陰影提供了雙重保證。
　　 (2)針對于普通粒子濾波的目標跟蹤方法存在計算量大、過程耗時和粒子退化等問題,提出一種基于MCMC的粒子濾波算法,不僅增加了粒子采樣的多樣性,而且滿足了計算的實時性。
　　 (3)提出一種多目標跟蹤框架,能夠高效的實現(xiàn)復(fù)雜場景中的多目標跟蹤,將跟蹤窗引入到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的過程中,實現(xiàn)了

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