基于分層關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域研究的一個(gè)重要課題，近年來，受到國內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文從目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)關(guān)聯(lián)兩個(gè)方面進(jìn)行研究，針對(duì)跟蹤過程中目標(biāo)遮擋、虛警及標(biāo)簽互換難點(diǎn)，提出了魯棒跟蹤的解決方法。
　　本文首先介紹了連續(xù)最小能量相關(guān)的理論，接下來對(duì)目標(biāo)遮擋問題進(jìn)行理論分析?；谶B續(xù)最小能量的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，通過對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。具體的就是，首先將多目標(biāo)的觀測(cè)模型、運(yùn)動(dòng)模型、互斥模型、軌跡

2、維持模型以及軌跡修正模型構(gòu)建在同一個(gè)目標(biāo)函數(shù)中；然后，利用梯度下降法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得到各時(shí)刻目標(biāo)的近似最小能量，最終得到多目標(biāo)的個(gè)數(shù)和狀態(tài)。對(duì)于目標(biāo)遮擋問題，本章提出目標(biāo)遮擋的全局分析策略。該策略通過對(duì)目標(biāo)可視度的分析，找到了一個(gè)在閉區(qū)間內(nèi)可微、符合高斯分布的分段高斯指示函數(shù)；最后對(duì)該指示函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)數(shù)，得到目標(biāo)的檢測(cè)信息。該方法同時(shí)考慮了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和表觀模型，可以避免檢測(cè)對(duì)象的虛警和誤檢。
　　針對(duì)多目標(biāo)跟蹤中的軌跡生

3、成問題，本文提出了多目標(biāo)分層關(guān)聯(lián)方法。該方法將在線判別算法、匈牙利算法和智能探測(cè)相結(jié)合，得到平滑、連續(xù)的跟蹤軌跡。具體地，該方法在目標(biāo)檢測(cè)和初始軌跡提取基礎(chǔ)上，利用在線判別表觀模型(OLDAMs)和AdBoost算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的初步關(guān)聯(lián)；在線判別表觀模型得到的跟蹤軌跡過于零散、且不連續(xù)，因此對(duì)初步關(guān)聯(lián)所得的短小、可靠的跟蹤片段進(jìn)行再次關(guān)聯(lián)；二次關(guān)聯(lián)不適合長(zhǎng)時(shí)間目標(biāo)跟蹤的過程，因此采用基于最小能量的智能探測(cè)方法得到最終的更加平滑、連續(xù)的跟蹤