基于TLD算法的多目標(biāo)視頻跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、圖像處理是近年來(lái)計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)熱門研究領(lǐng)域,視頻跟蹤是其中一個(gè)重要的研究課題。視頻跟蹤融合了機(jī)器視覺(jué)、模式分類和人工智能等多種先進(jìn)技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于視頻圖像的應(yīng)用也得到越來(lái)越多科研人員的青睞,其中有大量科研成果具有很高的應(yīng)用價(jià)值。
　　 在2009年的ICCV(W)國(guó)際會(huì)議上,捷克的Z.Kalal提出了一種新穎高效的視頻跟蹤算法——TLD算法。該算法解決了目前大部分跟蹤算法在跟蹤失效后不能重新捕獲目標(biāo)的缺點(diǎn),

2、并且能夠很好地適應(yīng)目標(biāo)外觀的劇烈變化,在給定極少的先驗(yàn)知識(shí)的情況下,能夠迅速地學(xué)習(xí)目標(biāo)特征并進(jìn)行有效的跟蹤。Kalal用多個(gè)視頻來(lái)演示了算法的應(yīng)用場(chǎng)景:動(dòng)物行為分析、智能交通、手勢(shì)識(shí)別、人臉識(shí)別、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和智能監(jiān)控等等。因此,TLD算法具有廣闊的應(yīng)用前景。
　　 本文詳細(xì)地闡述了視頻跟蹤技術(shù)的現(xiàn)狀,提出了一種基于TLD算法的改進(jìn)算法;針對(duì)多目標(biāo)視頻跟蹤問(wèn)題,提出了基于改進(jìn)算法的多目標(biāo)跟蹤算法,并實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)。改進(jìn)的算法主要對(duì)TL

3、D算法中的在線模型作了改進(jìn),引入基于重量分布和重心位置的圖像索引,提高了在線模型的工作效率。改進(jìn)的算法在工作流程上并未做較大改變,先采用基于金字塔LK光流法的跟蹤器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,同時(shí)采用基于隨機(jī)森林的檢測(cè)器對(duì)每一幀圖像進(jìn)行檢測(cè);對(duì)于由跟蹤器或檢測(cè)器捕獲到的目標(biāo)位置,再進(jìn)一步采用改進(jìn)的在線模型進(jìn)行驗(yàn)證。
　　 改進(jìn)的算法保留了原算法優(yōu)良的特性,包括能夠在跟蹤失效后重新捕獲目標(biāo)、只需極少先驗(yàn)知識(shí)等,并且算法的效率并不隨著時(shí)間的推移