基于視覺的目標跟蹤研究及其在移動機器人中的實現(xiàn).pdf

1、采用視覺信息的目標跟蹤技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域中重要的課題之一，是備受工程領(lǐng)域和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點，有著廣闊的應(yīng)用和研究前景。然而，復(fù)雜環(huán)境下由于多方面因素的影響，如：部分遮擋、光線變化、圖像噪點、快速移動、物體形狀變化（人體姿態(tài)變化）和背景雜亂等，使得目標跟蹤問題變得很復(fù)雜，提出一種適用于復(fù)雜環(huán)境的具有魯棒性的實時跟蹤算法仍然是一個艱巨的挑戰(zhàn)。
　　針對大多數(shù)目標跟蹤算法采用單一特征描述目標，在出現(xiàn)干擾特征時，易產(chǎn)生誤匹配和漂移，導(dǎo)

2、致跟蹤有效性降低和跟蹤精度差的問題，本文采用多特征融合的方法，豐富描述目標的特征多樣性，提高跟蹤算法的魯棒性。
　　本文創(chuàng)新地引入一種全局約束措施，利用視覺顯著性進行多特征融合，同時提出一種自適應(yīng)搜索機制來加快算法運行速度，最終，提出一種引入視覺顯著性的多特征融合的目標跟蹤算法。首先，采用視覺顯著性機制處理顏色直方圖得到顯著性特征，再使用混合特征策略融合顯著性特征和 BRISK(Binary Robust Invariant Sc

3、alable Keypoints)特征，獲取目標前景和背景模型；其次，運用雙向光流檢測和誤差度量提取動態(tài)特征，并使用自適應(yīng)搜索機制提取候選目標區(qū)域的靜態(tài)特征，融合動態(tài)特征和靜態(tài)特征；最后，根據(jù)匹配算法估算目標跟蹤框的自適應(yīng)尺度及中心，確定目標在當(dāng)前幀圖像中所處的位置。實驗表明，該算法對復(fù)雜背景環(huán)境下，具有光照變化、形變和姿態(tài)變化、快速移動等情況的目標跟蹤表現(xiàn)良好，并能夠?qū)崟r穩(wěn)定地獲得目標跟蹤結(jié)果。
　　同時，采用本文所提出的目標跟