視頻圖像中運動目標跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、目標跟蹤技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域的一個重要分支，是目標行為分析、視頻圖像的壓縮編碼等高層次的視頻處理和應(yīng)用理解的基礎(chǔ)，也是視頻監(jiān)控技術(shù)自動化和實時應(yīng)用的關(guān)鍵，在軍事和民用等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
　　本文深入地分析了跟蹤領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和所面臨的難點，并針對目標跟蹤領(lǐng)域光照變化、遮擋等難題，在深入研究各種經(jīng)典跟蹤算法的基礎(chǔ)上選取其中兩種算法進行改進，取得了比較好的跟蹤效果。本文的主要研究內(nèi)容概括如下：
　　1）本文介紹了目標

2、跟蹤技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，系統(tǒng)地分析了目標跟蹤技術(shù)中各種經(jīng)典算法的優(yōu)缺點。在此基礎(chǔ)上選擇基于協(xié)方差矩陣的跟蹤算法和基于SURF匹配的目標跟蹤算法作為研究的重點。
　　2）協(xié)方差矩陣是一種新的目標表示方式，它能夠方便有效地融合目標的各種特征。為了提高協(xié)方差矩陣的可分辨性，本文將分塊思想引入到目標的協(xié)方差矩陣表示中，并借鑒SURF特征描述，改進了特征矢量的表示形式。同時為了增強跟蹤算法在部分遮擋情況下的魯棒性，還增加了目標的子區(qū)域協(xié)方

3、差矩陣表示。實驗表明，基于本文改進協(xié)方差矩陣的跟蹤算法在光照變化等復雜背景下能夠取得更加穩(wěn)定的跟蹤效果。
　　3）針對基于SURF匹配的跟蹤算法中常見的一些問題，采取了一些相應(yīng)的改善措施：首先，為增強匹配點的準確性和穩(wěn)定性，本文依據(jù)特定于跟蹤領(lǐng)域的一些約束條件采用了幾種簡單的剔除SURF誤匹配的方法，接著改進了基于SURF匹配的目標定位算法，使之能夠適應(yīng)SURF匹配點數(shù)目較少的情況，最后，為了適應(yīng)目標變化、同時避免跟蹤漂移現(xiàn)象的發(fā)