基于深度上下文模型學(xué)習(xí)的快速視覺(jué)跟蹤算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、視覺(jué)跟蹤,就是在視頻圖像序列中對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、提取和識(shí)別,從而獲得目標(biāo)的位置、速度、加速度及運(yùn)動(dòng)軌跡等運(yùn)動(dòng)信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)行為的理解。隨著廉價(jià)的攝像采集終端的逐漸增多,以及自動(dòng)視頻分析需求量的不斷增加,視覺(jué)跟蹤算法已經(jīng)開(kāi)始引起越來(lái)越多的關(guān)注。但是由于人們對(duì)跟蹤精度的要求越來(lái)越高,對(duì)速度的需求越來(lái)越苛刻,跟蹤場(chǎng)景和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性不斷提高,因此設(shè)計(jì)一個(gè)不受約束的視覺(jué)跟蹤算法仍面臨著很大的挑戰(zhàn),是未來(lái)的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。
  

2、本文旨在針對(duì)單目標(biāo)的跟蹤問(wèn)題展開(kāi)研究,基于實(shí)際的復(fù)雜場(chǎng)景,提出建立一種深度上下文模型來(lái)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤,實(shí)現(xiàn)良好的跟蹤魯棒性和精確性。首先,為了能夠在前人的基礎(chǔ)上提出合理的改進(jìn)和優(yōu)化,本文廣泛研究了視覺(jué)跟蹤算法的各種基本理論和技術(shù),對(duì)跟蹤算法流程進(jìn)行了劃分,并分析各個(gè)步驟中常用的一些方法及對(duì)比其優(yōu)缺點(diǎn),為后續(xù)提出新的方法奠定了理論基礎(chǔ)。其次,本文基于相關(guān)濾波的技術(shù),通過(guò)構(gòu)建濾波模板在圖像中進(jìn)行采樣,計(jì)算并確定響應(yīng)最大的位置為目標(biāo)中心點(diǎn)

3、。通過(guò)引入深度圖像,可以彌補(bǔ)三維空間到二維平面映射的信息損失,同時(shí)利用跟蹤目標(biāo)及其周圍區(qū)域信息來(lái)輔助確定目標(biāo)的定位。第三,本文引入并優(yōu)化圖像分割中的區(qū)域生長(zhǎng)算法,利用跟蹤目標(biāo)在深度圖像上的連續(xù)性和穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)更加精確的目標(biāo)的尺度調(diào)整。本文還提出了一種依據(jù)深度圖像判斷目標(biāo)遮擋狀態(tài)的方法以及相應(yīng)的模型更新參數(shù)的策略,保證在長(zhǎng)時(shí)間跟蹤中魯棒性性能可以得到提升。最后通過(guò)大量定性和定量的對(duì)比實(shí)驗(yàn),從綜合性能,尺度調(diào)整性能,遮擋處理性能等不同角度證

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