基于特征融合與稀疏表示的目標(biāo)跟蹤研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向，近些年受到許多研究者的關(guān)注，并在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、目標(biāo)識(shí)別和人機(jī)交互等民用與軍用領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。因此，實(shí)現(xiàn)一種具有高跟蹤精度和良好實(shí)時(shí)性的目標(biāo)跟蹤算法具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。論文主要針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中存在目標(biāo)受遮擋或發(fā)生形變以及光照發(fā)生變化等外界干擾的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)進(jìn)行相關(guān)研究工作，并且本文在檢測(cè)與跟蹤部分別提出改進(jìn)的算法并與現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用中較為常見(jiàn)的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，然后給出詳

2、細(xì)的結(jié)果與數(shù)據(jù)分析。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴闡述了特征融合與稀疏表示的相關(guān)理論，并針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤相關(guān)的圖像預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)介紹與研究。恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)用圖像預(yù)處理可以有效地削減現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景存在的外界因素干擾，有利于后期的檢測(cè)與跟蹤處理。⑵提出了一種改進(jìn)的基于幀差法與背景差法結(jié)合并加入自適應(yīng)閾值處理的目標(biāo)檢測(cè)。針對(duì)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的幀間差分法易形成孔洞以及高斯混合背景差分法易受背景噪聲干擾的問(wèn)題，改進(jìn)算法基于高

3、實(shí)時(shí)性處理與強(qiáng)光照變化適應(yīng)性的幀間差分法和能檢測(cè)完整目標(biāo)的背景差分法并加入自適應(yīng)迭代閾值處理。并且針對(duì)不同的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景環(huán)境下的視頻圖像序列做了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文改進(jìn)算法在光照變化、部分遮擋等外界因素干擾情況下對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有較好的檢測(cè)效果。⑶提出了一種基于特征融合與稀疏表示的改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法。針對(duì)壓縮跟蹤算法由于提取特征單一容易導(dǎo)致跟蹤漂移不穩(wěn)定，不能滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的目標(biāo)跟蹤發(fā)生運(yùn)動(dòng)目標(biāo)形變，光照變化以及部分遮擋等問(wèn)題。在該改進(jìn)算