基于主體檢測和多特征參數(shù)的多目標跟蹤算法研究.pdf

1、多目標跟蹤屬于計算機視覺的一個方向，并與多個學科交叉形成了一個獨立的領(lǐng)域。隨著科技和技術(shù)的進步，多目標跟蹤技術(shù)被廣泛應(yīng)用，例如由來已久的各種軍事雷達跟蹤系統(tǒng)和現(xiàn)如今的交通、安防、監(jiān)獄、銀行、學校等視頻跟蹤監(jiān)控管理系統(tǒng)。雖然越來越高的關(guān)注度給多目標跟蹤技術(shù)帶來了不少開創(chuàng)性成果，但同時提出了更高的需求，特別是對于以人作為跟蹤對象的情況迫切需要更加優(yōu)秀的算法解決更加復(fù)雜的問題，因此多目標跟蹤具有廣闊的前景。
　　 本文按照多目標跟蹤的

2、處理流程來介紹多目標跟蹤的各個環(huán)節(jié)，首先從理論上研究了多運動跟蹤中目標檢測和目標跟蹤兩個階段的主流方法;針對這些方法的優(yōu)缺點本文在目標檢測和多目標跟蹤兩個階段提出了兩個算法，并通過對比實驗驗證本文算法。本文具體研究內(nèi)容如下:
　　 (1)提出主體檢測法。由于傳統(tǒng)目標檢測算法在獲取分離目標時由于背景干擾、自干擾和多目標相互接觸難以獲得準確的目標模板。針對以上問題，本文從整體出發(fā)將前景檢測的結(jié)果與統(tǒng)計方法結(jié)合，對前景像素統(tǒng)計提取出目

3、標的主體部分作為目標模板，去除跟蹤階段不需要糾結(jié)的細節(jié)部分和容易造成干擾的不穩(wěn)定部分;獲取的目標模板用于跟蹤階段提取特征參數(shù)。實驗結(jié)果證明，主體檢測法對跟蹤目標的模板獲取具有良好的效果。
　　 (2)提出基于主體檢測和多特征參數(shù)的多目標跟蹤算法。在多目標跟蹤中存在“無遮擋情況下的跟蹤”、“有固定遮擋物情況下的跟蹤”和“多目標相互遮擋情況下的跟蹤”三個關(guān)鍵問題。本文針對這三個關(guān)鍵問題設(shè)計多目標跟蹤算法將多特征參數(shù)和粒子濾波器相結(jié)合