智能視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)提取和跟蹤算法.pdf

1、智能視覺(jué)監(jiān)控是一項(xiàng)備受全球關(guān)注的新興技術(shù)。由于城市人口的激增和城市規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)智能視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)的需求也日益迫切。智能視覺(jué)監(jiān)控能應(yīng)用在公共安防、醫(yī)療看護(hù)、交通管理、顧客服務(wù)等許多場(chǎng)合。它涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像和視頻處理、模式識(shí)別和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)。智能視覺(jué)監(jiān)控需要完成以下任務(wù)：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物提取、目標(biāo)分類、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)物行為理解和身份識(shí)別等。本文專注于其中目標(biāo)提取和目標(biāo)跟蹤這兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的研究。本文的主要工作包括：
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2、.在目標(biāo)提取方面，提出了一種改進(jìn)的使用局部二元圖（LBP）的基于紋理的算法。原始的基于紋理的算法本身是一種很好的背景減除算法。但是，它的分割結(jié)果中在目標(biāo)物邊緣附近存在較多的虛警，而且還存在對(duì)變化的背景適應(yīng)緩慢的問(wèn)題。為了解決第一個(gè)問(wèn)題，本文提出用空間加權(quán)的LBP直方圖作為特征并引入了陰影消除算法。為了解決第二個(gè)問(wèn)題，本文將原算法中固定的學(xué)習(xí)率替換為對(duì)每個(gè)LBP直方圖分別計(jì)算的自適應(yīng)的學(xué)習(xí)率，另外維護(hù)多個(gè)模型以對(duì)付光照突變的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3、表明本文提出的算法成功地解決了這兩個(gè)問(wèn)題并幾乎沒(méi)有引入任何不利影響。
　　 2.對(duì)于目標(biāo)跟蹤，提出了一種可用于復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)魯棒的跟蹤算法。該算法使用了顏色和形狀兩個(gè)特征聯(lián)合表示目標(biāo)物，并將它們?nèi)谌肓Ｗ訛V波器（PF）中。為了克服傳統(tǒng)PF計(jì)算量大的問(wèn)題，在PF的重要性采樣步驟之后對(duì)每個(gè)粒子施加了均值位移（MS）操作以改變粒子的位置。這使粒子具有更大的似然值，能更有效地近似后驗(yàn)概率密度函數(shù)，因此所需的粒子數(shù)大大減少。但是，這個(gè)修改存