視頻圖像目標(biāo)再識(shí)別跟蹤算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤在社會(huì)安防、交通監(jiān)控、醫(yī)學(xué)檢查、軍事防御等方面都發(fā)揮著舉足輕重的作用，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心內(nèi)容，也是社會(huì)科技發(fā)展必不可少的推動(dòng)力量，具有廣泛的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。在視頻圖像跟蹤過程中，目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤、跟蹤算法的魯棒性是視頻圖像跟蹤過程中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)準(zhǔn)確跟蹤的基本要求。據(jù)此，具體的研究?jī)?nèi)容為：
　　首先，介紹了能夠有效處理非線性、非高斯問題的粒子濾波算法，對(duì)粒子濾波理論做了詳細(xì)介紹，同時(shí)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效

2、性，并通過變量改變，確定了算法的最佳跟蹤條件。
　　其次，提出了基于主動(dòng)輪廓模型的粒子濾波跟蹤算法，按照主動(dòng)輪廓模型獲取各目標(biāo)的外形特征，并以此作為目標(biāo)模板在后續(xù)幀進(jìn)行目標(biāo)匹配，同時(shí)通過目標(biāo)輪廓獲取目標(biāo)位置，以此為依據(jù)進(jìn)行粒子濾波的樣本來源，預(yù)測(cè)下幀圖像中目標(biāo)的位置，并在預(yù)測(cè)區(qū)域進(jìn)行模板匹配，若匹配后目標(biāo)與模板發(fā)生較大偏差，則利用主動(dòng)輪廓模型及時(shí)修正、更新模板；否則，繼續(xù)進(jìn)行下一幀圖像中目標(biāo)的跟蹤。
　　再次，根據(jù)圖像SIF