霍夫森林與分割融合的跟蹤算法研究.pdf

1、視頻跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，是基于運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)識(shí)別、智能監(jiān)控、視頻檢索、人機(jī)交互，以及無人駕駛等計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中的關(guān)鍵相關(guān)技術(shù)。視頻跟蹤是非常有挑戰(zhàn)性的課題，主要挑戰(zhàn)來自以下幾個(gè)方面:視頻是三維世界在二維圖像上的投影，所以在投影過程中有些信息會(huì)丟失;圖像可能包含噪音;背景可能包含復(fù)雜的場(chǎng)景;物體復(fù)雜運(yùn)動(dòng)時(shí)難以預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡;視頻可能包含部分或者完全遮擋和光照變化;目標(biāo)跟蹤要求具有實(shí)時(shí)性等。
　　 霍夫森林是一個(gè)有效

2、和應(yīng)用廣泛的方法，它已在各種計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中取得了很好的效果，例如:目標(biāo)檢測(cè)，視頻跟蹤，以及行為識(shí)別等。在本文中，我們使用霍夫森林作為跟蹤器來估計(jì)被跟蹤目標(biāo)在視頻中的位置。
　　 本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 1)在原始的霍夫森林基礎(chǔ)上，提出混合霍夫森林方法?；旌匣舴蛏帜軌蚋敯舻奶幚硪曨l跟蹤中存在的問題。
　　 2)提出了一種融合分割算法的在線霍夫森林跟蹤器。在霍夫森林定位目標(biāo)位置后，利用定位目標(biāo)位置反

3、向找到投向該位置的圖像塊，用該圖像塊作為摳圖分割的前景種子，獲得目標(biāo)的輪廓，然后利用精確的目標(biāo)模型來在線更新霍夫森林。
　　 3)在前面工作的基礎(chǔ)上，又提出一種融合分割算法和結(jié)構(gòu)信息的在線霍夫森林跟蹤器。把結(jié)構(gòu)信息與霍夫森林進(jìn)行融合，每個(gè)訓(xùn)練樣本不僅具有一般霍夫森林的標(biāo)記信息，還具有結(jié)構(gòu)信息（即:圖像塊的前背景信息）。具有結(jié)構(gòu)信息的霍夫森林不僅能夠定位目標(biāo)位置，同時(shí)還能對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分割，利用分割得到的前背景區(qū)域進(jìn)行在線更新霍夫森林