基于視頻序列的運動目標檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、基于視頻的運動目標檢測與跟蹤技術(shù)是計算機視覺的主要研究方向之一，它是智能監(jiān)控、人機交互、移動機器人視覺導(dǎo)航、工業(yè)機器人手眼系統(tǒng)等應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)。在實際生活中，運動目標的檢測與跟蹤廣泛涉及到人體跟蹤及鑒別、智能運輸、交通流量監(jiān)測等方面。在過去幾年中，國內(nèi)外有大批學(xué)者投入到該領(lǐng)域，并且取得了大量的成果。在這些基礎(chǔ)上，本文主要針對智能監(jiān)控中的運動目標，分別提出用于靜止背景視頻序列的運動目標快速檢測算法和基于區(qū)域相關(guān)性描述的多特征匹配跟蹤

2、算法。主要內(nèi)容可概括如下： 1.針對攝像頭固定的視頻序列，利用有限幀均值法快速檢測運動目標。由于圖像序列中運動目標出現(xiàn)在每一幀的不同位置，本文創(chuàng)新地把運動目標看成隨機噪聲，因此，使用有限幀均值法就可以快速提取背景模型。利用提取出的背景，本文利用高比特位異或的方法提取運動目標，與傳統(tǒng)的背景差分的方法相比，本文算法可以避免光照和攝像機抖動引起的噪聲影響。實驗表明：該快速算法能快速提取出攝像頭固定的視頻序列中涉及的運動目標。

3、2.針對傳統(tǒng)上只從灰度圖進行特征考慮的不足，本文提出一種基于區(qū)域相關(guān)性描述的多特征匹配跟蹤算法。該算法首先建立目標模板，提取顏色、紋理、邊緣梯度等多維特征，并建立相應(yīng)的特征矩陣。在匹配準則方面，采用Forsther提出的距離測量算法，并用顏色相似度準則衡量顏色匹配度，用異或匹配概率衡量邊緣輪廓匹配度等不同衡量準則度量目標的匹配程度。實驗結(jié)果表明：本文所采用的跟蹤算法，有較好的跟蹤效果，并且跟蹤效率也有很大的提高。 3.為了縮小搜