基于壓縮感知的視頻跟蹤算法的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤算法是人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控等系統(tǒng)中，在生產(chǎn)生活和實(shí)際工程中都有很重要的研究?jī)r(jià)值。
　　本文學(xué)習(xí)和總結(jié)了當(dāng)前幾種主流的目標(biāo)跟蹤算法，并且深入研究了基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法，針對(duì)該算法在外界光照變化和目標(biāo)局部遮擋時(shí)易出現(xiàn)跟蹤漂移等情況，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。文章首先詳細(xì)介紹了壓縮感知理論，并且應(yīng)用該理論對(duì)信號(hào)重構(gòu)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。然后說(shuō)明了壓縮跟蹤算法的理論框架，并針對(duì)算法在特征分類(lèi)階

2、段沒(méi)有考慮到不同特征的分類(lèi)能力不相同的缺點(diǎn)，提出了基于特征分類(lèi)加權(quán)思想的壓縮跟蹤算法，并通過(guò)一組與原始算法的對(duì)比試驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)算法在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中的準(zhǔn)確性。
　　文章之后通過(guò)兩組實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了壓縮跟蹤算法在光照變化和目標(biāo)出現(xiàn)局部遮擋時(shí)易出現(xiàn)跟蹤失敗等情況。當(dāng)外界發(fā)生光照變化時(shí)，針對(duì)算法的不足在特征提取階段加入了對(duì)光照變化不敏感的Hog特征，提出了在特征提取階段同時(shí)提取計(jì)算量小的Haar特征和對(duì)光照變化不敏感的Hog特征，并通過(guò)與在特