基于協(xié)方差特征矩陣的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著視頻分析技術(shù)的發(fā)展和用戶需求的多樣化，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)逐漸成為人們生活中不可缺少的一部分。智能視頻監(jiān)控就是采用計(jì)算機(jī)視覺方法，對視頻的內(nèi)容進(jìn)行分析，通過特征和行為對目標(biāo)進(jìn)行判定，實(shí)現(xiàn)對監(jiān)控場所異常情況和可疑事件進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警和做出相應(yīng)的反應(yīng)，達(dá)到智能的預(yù)防監(jiān)控的目的。視頻分析技術(shù)不僅在人們生活中具有廣泛的應(yīng)用性，在軍事領(lǐng)域同樣具有很高的應(yīng)用價(jià)值，目標(biāo)提取、識(shí)別在現(xiàn)代化國防中也扮演著重要角色。因此，視頻分析技術(shù)是以視頻圖像中目標(biāo)行為分析

2、為基礎(chǔ)，對目標(biāo)的跟蹤的研究具有重要的意義。
　　 本文首先介紹了目前主要的目標(biāo)的檢測和跟蹤的方法，通過對檢測和跟蹤方法、思想的簡單介紹，引出跟蹤目標(biāo)的難點(diǎn)：背景環(huán)境發(fā)生改變、背景環(huán)境帶來的干擾、目標(biāo)發(fā)生遮擋、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)大小發(fā)生變化等等問題。結(jié)合這些問題，本文提出的基于Kalman濾波的多特征協(xié)方差算法研究復(fù)雜背景環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤，來解決在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域相應(yīng)的一些難點(diǎn)問題，實(shí)現(xiàn)了對目標(biāo)的跟蹤，并進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，主要在以下幾個(gè)方面做了

3、一定的工作：
　　 1)基于協(xié)方差對目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)。通過對目標(biāo)區(qū)域像素進(jìn)行多特征向量的提取，結(jié)合積分圖算法對目標(biāo)區(qū)域的協(xié)方差矩陣求取，然后在跟蹤算法中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配，尋找到最佳目標(biāo)跟蹤位置。
　　 2)算法改進(jìn)。首先基于Vincent Arsigny等人在協(xié)方差匹配上提出的公式，對模塊更新采用了加權(quán)平均的算法，提高對目標(biāo)跟蹤的魯棒性；其次是對目標(biāo)感興趣區(qū)域和匹配框的變化，提高了算法的快速性；最后對被遮擋目標(biāo)進(jìn)行匹配和預(yù)測