基于距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是計算機視覺研究領(lǐng)域重要的一環(huán)，在日常生活生產(chǎn)中也有廣泛應(yīng)用，但是由于視頻序列中往往存在光照變化、遮擋、尺度變化、旋轉(zhuǎn)、背景紛雜等技術(shù)難點，開發(fā)魯棒的目標(biāo)跟蹤算法仍是一項有挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　本文介紹了目標(biāo)跟蹤算法的研究意義和背景，對研究現(xiàn)狀進行了總結(jié)和分析，并介紹了相關(guān)的距離度量學(xué)習(xí)算法和哈希編碼算法。本文在此基礎(chǔ)上提出了兩種基于距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法——基于融合距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法和利用聯(lián)合學(xué)習(xí)哈希編碼和

2、距離度量的目標(biāo)跟蹤算法。
　　本文首先分析了聯(lián)合外觀模型在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得的良好效果和引入了距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)勢。在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)基于隨機游走的相似度計算方法提出了一種交叉降噪的相似度融合方法，并利用該方法融合不同的外觀模型和不同的距離度量來進行目標(biāo)跟蹤。由于監(jiān)督的距離度量學(xué)習(xí)算法性能依賴于樣本質(zhì)量，所以本文提出了一種基于相關(guān)濾波的預(yù)處理方法來對負(fù)樣本進行篩選。
　　本文還分析了譜哈希等常見哈希算法的不足，在