智能視頻監(jiān)控中的目標跟蹤算法研究.pdf

1、目標跟蹤是當今計算機視覺領域中最重要的研究課題之一，在公共安全、醫(yī)療診斷、數(shù)字多媒體和人機交互等領域中得到了廣泛的應用。到目前為止，目標跟蹤技術研究中仍存在許多難點亟待解決，如目標外形與場景的變化、目標遮擋以及攝像機移動等都可能導致目標跟蹤失敗。因此，對目標跟蹤的繼續(xù)研究仍具有重要意義。多算法融合與對單一算法的改進能有效提高算法的穩(wěn)定性與實時性等性能，是當前目標跟蹤研究的熱點之一。本文在對前人研究成果的調(diào)研與實驗的基礎上，提出了一種自適

2、應目標跟蹤算法，并實現(xiàn)了一個基于本文算法的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)目標跟蹤模塊。本文主要完成的工作如下:
　　 1.研究了已有的多種目標跟蹤算法:Meanshift目標跟蹤算法、基于粒子濾波的目標跟蹤算法和基于融合粒子濾波與Meanshift的目標跟蹤算法。對以上幾種算法的基礎理論進行了詳細的闡述，并分別給出了算法的實現(xiàn)框架;在多個圖像與視頻序列上的實驗結果基礎上，討論了各算法的優(yōu)缺點。
　　 2.提出了一種基于雙向二維主成分分

3、析(Bi-2DPCA)的目標跟蹤算法。采用雙向二維主成分分析作為目標表示的方法建立目標圖像子空間。引入了一種基于圖像匹配程度的自適應增量因子，并將其應用于所提跟蹤算法的圖像均值與協(xié)方差矩陣的更新計算中;在多個目標變化劇烈，同時含有動態(tài)背景的圖像序列上進行了驗證性實驗與對比實驗，結果表明本文所提出的目標跟蹤算法不僅能準確穩(wěn)定地跟蹤普通的運動目標，甚至在發(fā)生部分遮擋時也能準確跟蹤目標，對比實驗結果表明，本算法在效率上優(yōu)于二維主成分分析算法。