基于特征學(xué)習(xí)與特征聯(lián)想的視覺跟蹤算法研究.pdf

1、基于視覺的目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的熱門課題和難題。它旨在采用計(jì)算機(jī)來跟蹤視頻中的運(yùn)動目標(biāo)。在智能視頻監(jiān)控、圖像壓縮、醫(yī)療診斷等方面，視覺跟蹤具有廣闊的研究意義與應(yīng)用前景。目前，盡管實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的方法眾多，但仍然有許多問題有待解決。
　　 本文以基于人類視覺認(rèn)知進(jìn)行視覺跟蹤算法設(shè)計(jì)為基本出發(fā)點(diǎn)，模擬人類視覺在識別跟蹤目標(biāo)過程中的特征學(xué)習(xí)和特征聯(lián)想性，對人類視覺進(jìn)行目標(biāo)識別與跟蹤的過程進(jìn)行全面的分析；提出視覺跟蹤中特征學(xué)習(xí)和特征

2、聯(lián)想的概念；建立完整的基于特征學(xué)習(xí)與特征聯(lián)想(Feature-Learning and Feature-Imagination，以下簡稱FLFI)的視覺跟蹤算法的一般理論體系，并嘗試將其應(yīng)用于人體跟蹤?；贔LFI的視覺跟蹤算法在傳統(tǒng)算法中融合人類視覺的思維方式，打破了當(dāng)前視覺跟蹤算法設(shè)計(jì)的思維定式，有著廣泛的理論和應(yīng)用前景。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　　 1.從認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)的角度分析了人類視覺的智能特點(diǎn)，探討了人類視

3、覺系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤模式，闡述了人類視覺中注意性、學(xué)習(xí)性、記憶性和聯(lián)想性的思維特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上給出了基于FLH的視覺跟蹤框架。該框架在傳統(tǒng)的視覺跟蹤框架中引入了人類視覺的學(xué)習(xí)和聯(lián)想的思維特點(diǎn)。
　　 2.結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的智能特點(diǎn)，給出了變姿態(tài)目標(biāo)的特征表達(dá)方法，該方法在傳統(tǒng)的基于向量的特征表達(dá)方式中引入了狀態(tài)空間的概念。我們采用動態(tài)加權(quán)更新的方法實(shí)時學(xué)習(xí)變姿態(tài)目標(biāo)在不同狀態(tài)下的特征，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了一種基于人類視覺特征聯(lián)

4、想特性的視覺跟蹤模型，并給出了通用的推理和模型參數(shù)的訓(xùn)練方法。
　　 3.結(jié)合當(dāng)前人體跟蹤的研究現(xiàn)狀和技術(shù)方法，對基于FLFI的視覺跟蹤框架進(jìn)行了簡化，給出了一種基于FLFI的人體跟蹤方法。該方法運(yùn)用特征學(xué)習(xí)提取目標(biāo)初始時的特征，通過特征匹配判斷目標(biāo)是否被遮擋。在目標(biāo)被遮擋后，則利用基于特征聯(lián)想的匹配方法恢復(fù)對目標(biāo)的跟蹤。這種方法只需要在初始時指定目標(biāo)的狀態(tài)，在跟蹤過程中無需進(jìn)行人體姿態(tài)識別及遮擋過程中的目標(biāo)定位。