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1、無(wú)論在現(xiàn)代防御、海上和空中交通管制系統(tǒng),或是在民用安全監(jiān)控、人機(jī)交互智能系統(tǒng),目標(biāo)跟蹤技術(shù)都是不可缺少的重要技術(shù)。尤其是隨著現(xiàn)代航海、航空、航天事業(yè)的蓬勃發(fā)展,以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的信息化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展,目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究越來(lái)越受到各國(guó)的高度重視,現(xiàn)已成為一個(gè)十分活躍的研究領(lǐng)域。目標(biāo)跟蹤的任務(wù)是通過(guò)算法計(jì)算獲得目標(biāo)的位置,進(jìn)而形成目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡(跟蹤片),并且在整個(gè)視頻序列中識(shí)別待跟蹤目標(biāo)的身份。
由于跟蹤場(chǎng)景中的目標(biāo)總會(huì)受到背景干擾、
2、自身形變、遮擋及光照變化的影響,目標(biāo)跟蹤面臨著許多亟待解決的問(wèn)題。本文主要研究了兩種目標(biāo)跟蹤算法:(1)基于無(wú)類別的跟蹤(Category Free Tracking, CFT),這類方法不需要事先已知目標(biāo)的所屬類別,也不需要離線訓(xùn)練特定目標(biāo)的檢測(cè)器。它通過(guò)在視頻序列的第一幀圖像進(jìn)行人工選取待跟蹤的目標(biāo)區(qū)域,利用目標(biāo)的外觀模型進(jìn)行跟蹤;或者利用場(chǎng)景的背景信息獲得待跟蹤目標(biāo),并通過(guò)一些濾波算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤。(2)基于關(guān)聯(lián)的跟蹤(As
3、sociation Based Tracking, ABT),它在跟蹤之前需要已知待跟蹤目標(biāo)的類別,然后利用該類別目標(biāo)檢測(cè)器得到視頻序列的檢測(cè)響應(yīng),并將這些檢測(cè)響應(yīng)在視頻序列間進(jìn)行最優(yōu)化關(guān)聯(lián),進(jìn)而達(dá)到跟蹤的目的。
針對(duì)基于無(wú)類別的跟蹤,本文首先對(duì)三種經(jīng)典目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了研究,然后實(shí)現(xiàn)了一種尺度、方向自適應(yīng)的跟蹤算法。該適應(yīng)性跟蹤算法在原始均值漂移跟蹤算法框架下,結(jié)合候選目標(biāo)區(qū)域反向投影圖的矩特征,完成了對(duì)目標(biāo)尺度、以及方向的
4、適應(yīng)性估計(jì);并與兩種經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法(原始的均值漂移跟蹤算法、EM-shift跟蹤算法)做了實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法繼承了原始均值漂移跟蹤算法簡(jiǎn)單、高效等優(yōu)良特性,并能有效跟蹤尺度和方向發(fā)生變化的目標(biāo)。
針對(duì)基于關(guān)聯(lián)的跟蹤,為精確計(jì)算跟蹤片間的外觀相似度,以提高目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性,本文提出建立判別性外觀模型的方法。在檢測(cè)得到每一幀目標(biāo)、得到可靠跟蹤片的基礎(chǔ)上,通過(guò)提取訓(xùn)練樣本,并融合多個(gè)特征對(duì)樣本進(jìn)行魯棒地表達(dá),利
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