復(fù)雜環(huán)境中的目標(biāo)跟蹤及其在移動機(jī)器人中的實現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一，在民用、國防軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。然而，由于運(yùn)動目標(biāo)姿態(tài)和形狀的變化、光照狀況的改變、部分或全部遮擋等因素的影響，對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行實時檢測與跟蹤就變得非常困難，如何獲得魯棒、實時的目標(biāo)跟蹤算法仍然是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點研究課題之一。本文圍繞科技部國際合作項目中目標(biāo)跟蹤子項目展開，重點研究復(fù)雜背景下魯棒有效的目標(biāo)跟蹤算法，并且將該算法應(yīng)用到移動機(jī)器人平臺中，實現(xiàn)了自動的人臉檢測與跟蹤系

2、統(tǒng)。 以下為本文的主要的研究內(nèi)容和成果： 1.對目標(biāo)特征提取算法進(jìn)行研究，提出了采用相關(guān)矩陣融合多種特征來描述目標(biāo)的算法。該算法可同時融合空間特征和目標(biāo)固有特征，對目標(biāo)進(jìn)行描述，有效地將目標(biāo)從復(fù)雜背景分離出來。同時，提出將相關(guān)矩陣與局部搜索機(jī)制相結(jié)合，采用均值加權(quán)最后得到目標(biāo)位置值，與基于全局搜索的協(xié)方差矩陣描述目標(biāo)，采用最佳值匹配的跟蹤算法相比，在背景包含大量與目標(biāo)相近特征情況下，能夠得到較好的跟蹤效果。 2.

3、本文提出一種將協(xié)方差矩陣描述目標(biāo)特征算法與粒子濾波算法相結(jié)合，在復(fù)雜背景下實現(xiàn)魯棒的目標(biāo)跟蹤算法。實驗表明，本文提出的算法比經(jīng)典的CAMSHIFT(Continuously Adaptive Mean Shift)算法和基于單一特征的粒子濾波器跟蹤算法更有效。因為采用了協(xié)方差矩陣描述目標(biāo)，可以將目標(biāo)有效地從復(fù)雜背景中分離出來，在復(fù)雜背景中可以實現(xiàn)有效跟蹤；同時，由于采用了粒子濾波預(yù)測機(jī)制，在非線性情況下仍然適用，當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)部分遮擋或全部