視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤技術(shù)作為視頻圖像處理中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，在人機(jī)交互、交通安全、視頻監(jiān)控、軍事和公共安全管理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法研究的基礎(chǔ)上，提出了一些算法的改進(jìn)方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性和穩(wěn)定性。本論文的主要工作如下：
　　首先，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，通過(guò)對(duì)已有的檢測(cè)方法進(jìn)行深入分析，并重點(diǎn)研究了基于碼書(shū)模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。碼書(shū)模型是一種基于運(yùn)動(dòng)信息的檢測(cè)方法，當(dāng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息不足

2、時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)誤檢或局部檢測(cè)等問(wèn)題。針對(duì)碼書(shū)模型存在的不足，通過(guò)聯(lián)合目標(biāo)的空間整體信息，提出了一種基于碼書(shū)模型的自適應(yīng)背景更新算法，使其在處理緩慢移動(dòng)目標(biāo)和只有局部運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)減少誤判。該方法通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)空間信息變化進(jìn)行分析，尋找前景中潛在背景，然后聯(lián)合像素時(shí)域統(tǒng)計(jì)信息，得到真正的背景模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以快速適應(yīng)背景變化，提高碼書(shū)模型處理能力，能明顯減少對(duì)運(yùn)動(dòng)信息不足目標(biāo)的誤判，同時(shí)保證目標(biāo)檢測(cè)的完整性。
　　其次，在目

3、標(biāo)跟蹤方面，本課題重點(diǎn)研究了基于卡爾曼濾波器和mean-shift的目標(biāo)跟蹤算法。針對(duì)現(xiàn)有基于多特征融合的跟蹤算法在復(fù)雜環(huán)境下跟蹤準(zhǔn)確度不高，且大部分采用單一判定方式來(lái)實(shí)現(xiàn)多特征融合的問(wèn)題，提出了一種多準(zhǔn)則判定的自適應(yīng)多特征融合方法。首先引入局部背景信息加強(qiáng)對(duì)目標(biāo)的描述，然后在多特征融合過(guò)程中利用多種判定準(zhǔn)則自適應(yīng)計(jì)算特征權(quán)值。最后，在均值漂移框架下，結(jié)合卡爾曼濾波完成對(duì)目標(biāo)的跟蹤。在各種場(chǎng)景下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較表明：本文融合算法比單種判定