面向遮擋及場景變換視頻對象的自適應(yīng)跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、與傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控技術(shù)相比，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以獨(dú)立完成視頻內(nèi)容的分析工作，并對分析結(jié)果做出相應(yīng)處理。智能視頻監(jiān)控技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、視頻圖像處理和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域，其研究的主要內(nèi)容包括：運(yùn)動(dòng)物體檢測、目標(biāo)對象跟蹤、身份識(shí)別和行為識(shí)別等。視頻對象的跟蹤處理是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域里的關(guān)鍵技術(shù)，是身份識(shí)別和行為識(shí)別的前提。目前復(fù)雜情況下的目標(biāo)跟蹤問題，如遮擋和場景變換，是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文針對遮擋和場景變換這兩種特殊情況進(jìn)行

2、了較為深入的研究。主要工作如下：
　　首先介紹了目前視頻對象跟蹤算法的研究現(xiàn)狀，并對Kalman濾波和SURF特征匹配算法的理論知識(shí)和應(yīng)用進(jìn)行了簡單介紹。
　　其次，本文提出了一種基于Kalman濾波器的自適應(yīng)更新模板信息的跟蹤算法。該算法在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)，根據(jù)目標(biāo)對象的輪廓變化情況自適應(yīng)地更新并保存模板圖像，為后續(xù)階段的匹配處理提供了豐富特征信息，其效果要優(yōu)于固定模式的匹配方法。
　　然后，針對遮擋及場景變換情況下的

3、目標(biāo)跟蹤問題，本文提出了一種基于SURF特征匹配的處理遮擋及場景變換情況下目標(biāo)跟蹤問題的算法。首先，本文對遮擋關(guān)系進(jìn)行分析建模。當(dāng)遮擋發(fā)生時(shí)，Kalman濾波器預(yù)測失敗，算法轉(zhuǎn)入遮擋機(jī)制。系統(tǒng)在對模板和視頻圖像間匹配的SURF特征點(diǎn)進(jìn)行篩選后，利用正確匹配的特征點(diǎn)得到模板和視頻圖像間的映射關(guān)系，從而得到目標(biāo)對象的近似位置。當(dāng)遮擋結(jié)束時(shí)，重新啟動(dòng)Kalman濾波器對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤處理。當(dāng)場景發(fā)生變換時(shí)，系統(tǒng)利用前一場景保存的模板信息進(jìn)行目標(biāo)