機器人目標跟蹤算法研究.pdf

1、目標跟蹤技術是機器人視覺領域的一個重要研究分支，它融合了圖像處理、模式識別、人工智能及自動控制等多學科最新研究成果，主要利用視頻分析方法對視頻輸入圖像序列進行連續(xù)分析，來實現(xiàn)運動目標的自動檢測、定位和跟蹤，為高層視頻對目標的行為理解和決策提供底層對象和分析依據(jù)。
　　 核跟蹤算法是一種無參密度估計算法，由于計算量小、易與其他算法集成等優(yōu)點，受到國內外眾多學者的關注。本文研究基于核跟蹤算法為基礎，對算法存在的不足，如復雜背景、非目

2、標遮擋及光照變化等，進行了相關研究和探索，主要內容包括以下幾方面：
　　 (1)選擇HSV模型作為目標顏色空間模型，通過H、S、V分量合成模型表示目標模型，由于三個分量間是相互分離的，因而能更好的適應光線變化等對目標跟蹤的影響。
　　 (2)對核函數(shù)進行深入研究，選擇截斷高斯核函數(shù)作為核函數(shù)，截尾的范圍通過截斷因子 來限制，計算量相對于高斯核函數(shù)大大減少，并能保證算法的收斂性。
　　 (3)目標在復雜背景、光照變