基于Kernel函數(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的重要課題之一，也是近年來(lái)備受研究者關(guān)注的前沿方向。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的目的是通過(guò)從含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖象序列中跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述。本文著重研究了基于Kernel函數(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。 文中首先介紹了基于Kernel函數(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型。介紹了該模型中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的表示方法、相似度測(cè)量以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)定位方法。本文分析了算法中各個(gè)參數(shù)的選擇對(duì)算法的精度、準(zhǔn)確性等性能的影響并提出了本文中所采用

2、的參數(shù)的選擇方法。通過(guò)分析該算法中的參數(shù)選擇，提出了優(yōu)化算法。該跟蹤算法不僅能對(duì)剛性物體進(jìn)行有效的跟蹤，還能對(duì)非剛性物體進(jìn)行有效的跟蹤。 傳統(tǒng)的基于Kernel函數(shù)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)縮小或者運(yùn)動(dòng)目標(biāo)大小不改變時(shí)能進(jìn)行有效的跟蹤，但是當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)逐漸增大時(shí)會(huì)造成跟蹤丟失。造成跟蹤丟失的主要原因是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)增大時(shí)跟蹤窗口湮沒(méi)在跟蹤目標(biāo)中，造成多個(gè)位置存在相似的Bhattacharyya距離。本文采用了一種基于后向跟蹤、形心配準(zhǔn)

3、的窗口大小自動(dòng)選取算法。該算法首先采用傳統(tǒng)的算法計(jì)算出下一幀目標(biāo)的位置，該位置為預(yù)測(cè)位置，再以下一幀圖象的預(yù)測(cè)位置采用傳統(tǒng)的算法向后跟蹤計(jì)算出在上一幀中的目標(biāo)位置，計(jì)算該位置與實(shí)際位置的偏差估計(jì)下一幀中預(yù)測(cè)位置的偏差從而得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)際位置。通過(guò)上面計(jì)算出的目標(biāo)的跟蹤位置不斷改變運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小計(jì)算Bhattacharyya距離大小，取得最大Bhattacharyya距離的目標(biāo)尺寸為下一幀目標(biāo)的尺寸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能有效的對(duì)運(yùn)動(dòng)目