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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,圖像處理技術(shù)近年來得到飛速發(fā)展,計算機(jī)視覺成為計算機(jī)領(lǐng)域研究的熱門,而目標(biāo)跟蹤作為它的一個重要部分已經(jīng)廣泛應(yīng)用到人機(jī)交互、智能交通、機(jī)器人視覺導(dǎo)航、軍事等領(lǐng)域。例如,在智能交通系統(tǒng),通過對繁忙路口車輛的跟蹤來統(tǒng)計車流量,可以讓交警部門合理安排調(diào)度,避免出現(xiàn)交通擁堵;在安防監(jiān)控系統(tǒng),通過對出入人員特定的跟蹤來對他們的行為進(jìn)行分析,判斷是否為可疑人員;在汽車輔助駕駛系統(tǒng),通過對道路上車輛的跟蹤,獲取車輛位置、速度等信息返
2、回給系統(tǒng)計算出前方車速及距離,及時報告給司機(jī)避免發(fā)生碰撞。如何在各種復(fù)雜場景下都能夠精確并且快速地跟蹤到目標(biāo)成為了一個重要的研究課題。為此,本文做了如下工作:
(1)本文首先研究分析了Lucas-Kanade光流法、Mean Shift算法和信賴域方法3種常用的傳統(tǒng)跟蹤方法。它們有一個共同的特點(diǎn)就是僅僅考慮所跟蹤的目標(biāo)本身而不考慮目標(biāo)周圍的信息,本文稱之為絕對目標(biāo)的跟蹤方法。這些方法通常采用基于顏色匹配的方法,這就使得它們無法
3、解決跟蹤過程中的復(fù)雜場景、光照變化以及遮擋等難點(diǎn)問題。此外,光流法假設(shè)兩幀圖像之間亮度不變,故不能處理目標(biāo)發(fā)生較大變化等情形;MeanShift雖然處理速度較快但不能解決尺度變化問題;而信賴域方法跟蹤穩(wěn)定,魯棒性好但實(shí)時性較差。
(2)相對于傳統(tǒng)跟蹤算法,本文采用了一種新穎的基于相對目標(biāo)的跟蹤方法,既考慮到目標(biāo)本身同時還考慮目標(biāo)周圍背景信息。在線隨機(jī)森林算法正是其中一種相對目標(biāo)的跟蹤方法,它最主要特點(diǎn)是在線學(xué)習(xí)特性和基于檢測的
4、跟蹤特性。本文根據(jù)在線學(xué)習(xí)中正樣本數(shù)量少的特點(diǎn)提出了一種改進(jìn)的在線隨機(jī)森林算法。此外,在訓(xùn)練特征的選取上采用了一種兼容簡單且光照不變的特征——BRIEF特征,并根據(jù)目標(biāo)跟蹤的特點(diǎn)做了相應(yīng)的改進(jìn)。
(3)鑒于傳統(tǒng)檢測方法是對全圖進(jìn)行窮舉的,需要耗費(fèi)大量的時間,難以達(dá)到多目標(biāo)實(shí)時跟蹤。本文提出了引入Kalman濾波器結(jié)合在線隨機(jī)森林算法的方法,通過Kalman濾波器估計出目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置,僅需在其附近區(qū)域檢測目標(biāo)即可。本文對檢測
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