基于最優(yōu)貝葉斯估計的目標識別與跟蹤研究.pdf

1、隨著計算機技術和圖像處理技術的發(fā)展，目標識別與跟蹤已經成為計算機視覺、模式識別和人工智能等學科的重要研究課題。目標識別與跟蹤在軍事、視頻監(jiān)控、智能交通和醫(yī)學等方面具有廣泛的應用。本文重點研究視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標識別與跟蹤技術，該課題的研究目的在于通過對攝像機采集的圖像序列的分析處理，智能提取視頻中運動目標的大小、方位、顏色等信息，實現(xiàn)對目標連續(xù)跟蹤，為更高層次的行為理解分析提供依據(jù)。
　　本文主要研究運動目標檢測和目標跟蹤算法

2、，采用貝葉斯估計與粒子濾波理論，研究適用于非線性非高斯環(huán)境下的粒子濾波技術中存在的主要問題和解決方案，提出基于改進粒子濾波技術的目標跟蹤算法。運動目標檢測算法包括:幀間差分法、背景差分法和光流法，對于背景差分法，研究的主要方向是建立魯棒、精確的背景模型。本文采用高斯混合背景模型，利用背景差分法對運動目標進行精確檢測，實驗結果證明該方法有效去除前景目標陰影和光照對檢測造成的影響。本文研究了目標跟蹤算法、貝葉斯理論和粒子濾波技術。為了實現(xiàn)對