Mean Shift框架下目標跟蹤方法的研究.pdf

1、ResearchOnTrackingTargetBasedonMeanShiftFrameworkAThesisSubmittedtoNanjingNormalUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYJieZhangSupervisedbyYanSunSchoolofComputerScienceandTechnologyNanjingNormalUniversityMa

2、rch2016摘要運動目標跟蹤技術是計算機視覺的重要部分，在運動目標跟蹤、運動狀態(tài)理解、運動軌跡發(fā)現(xiàn)中具有重要的研究價值和意義。在安全監(jiān)控、商業(yè)智能、交通監(jiān)管、醫(yī)學應用、生物搜索以及虛擬現(xiàn)實等很多應用領域都有著廣泛的應用前景。本文研究基于MeanShift算法的運動目標跟蹤(簡稱為MS)。針對MS算法中存在的不足，在目標跟蹤中的模板特征表示、模板更新問題以及尺度自適應等方面進行了研究，提出了改進和創(chuàng)新方法，獲得了較好的跟蹤效果，論文取得

3、了主要創(chuàng)新成果如下：1提出了精簡等價模式與顏色融合的MS目標跟蹤的方法。該方法針對模板特征表示單一以及顏色描述時結構信息缺失的問題，設計了綜合等價模式和微結構中的次要模式優(yōu)勢的精簡等價模式，保留了LBP等價模式的降維特性，刪除了對識別精度影響小的微結構中的次要模式，實驗結果表明：本文提出的方法能延長跟蹤，降低了平均中心位置錯誤誤差，提高了目標跟蹤精度。2提出了目標模板在線更新的MS目標跟蹤的方法。針對在復雜環(huán)境中目標模板漂移引起的以及遮

4、擋更新引起目標跟蹤丟失問題，本文設計了線性加權的模板更新以及避遮擋的目標模板在線更新算法，有效地分配權重以及分塊預測遮擋問題，實驗結果表明：本文提出的方法能夠及時調(diào)整或更新模板，達到提高模板的準確度目的。3提出了目標尺度自適應的MS目標跟蹤的研究方法。針對跟蹤目標的尺度變化時MS算法自身缺乏尺度自適應策略的問題，本文設計了以權重因子為尺度的尺度修正自適應算法，該方法利用了圖像權重因子與目標窗口以及Bhattacharyya系數(shù)之間的相關