基于距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域重要的一環(huán)，在日常生活生產(chǎn)中也有廣泛應(yīng)用，但是由于視頻序列中往往存在光照變化、遮擋、尺度變化、旋轉(zhuǎn)、背景紛雜等技術(shù)難點(diǎn)，開(kāi)發(fā)魯棒的目標(biāo)跟蹤算法仍是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　本文介紹了目標(biāo)跟蹤算法的研究意義和背景，對(duì)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)和分析，并介紹了相關(guān)的距離度量學(xué)習(xí)算法和哈希編碼算法。本文在此基礎(chǔ)上提出了兩種基于距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法——基于融合距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法和利用聯(lián)合學(xué)習(xí)哈希編碼和

2、距離度量的目標(biāo)跟蹤算法。
　　本文首先分析了聯(lián)合外觀模型在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域取得的良好效果和引入了距離度量學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法的優(yōu)勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)基于隨機(jī)游走的相似度計(jì)算方法提出了一種交叉降噪的相似度融合方法，并利用該方法融合不同的外觀模型和不同的距離度量來(lái)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。由于監(jiān)督的距離度量學(xué)習(xí)算法性能依賴于樣本質(zhì)量，所以本文提出了一種基于相關(guān)濾波的預(yù)處理方法來(lái)對(duì)負(fù)樣本進(jìn)行篩選。
　　本文還分析了譜哈希等常見(jiàn)哈希算法的不足，在