基于最優(yōu)貝葉斯估計(jì)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)識(shí)別與跟蹤已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別和人工智能等學(xué)科的重要研究課題。目標(biāo)識(shí)別與跟蹤在軍事、視頻監(jiān)控、智能交通和醫(yī)學(xué)等方面具有廣泛的應(yīng)用。本文重點(diǎn)研究視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)，該課題的研究目的在于通過(guò)對(duì)攝像機(jī)采集的圖像序列的分析處理，智能提取視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小、方位、顏色等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)連續(xù)跟蹤，為更高層次的行為理解分析提供依據(jù)。
　　本文主要研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤算法

2、，采用貝葉斯估計(jì)與粒子濾波理論，研究適用于非線性非高斯環(huán)境下的粒子濾波技術(shù)中存在的主要問(wèn)題和解決方案，提出基于改進(jìn)粒子濾波技術(shù)的目標(biāo)跟蹤算法。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法包括:幀間差分法、背景差分法和光流法，對(duì)于背景差分法，研究的主要方向是建立魯棒、精確的背景模型。本文采用高斯混合背景模型，利用背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行精確檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有效去除前景目標(biāo)陰影和光照對(duì)檢測(cè)造成的影響。本文研究了目標(biāo)跟蹤算法、貝葉斯理論和粒子濾波技術(shù)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)