基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)的視頻檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，視頻檢測(cè)與跟蹤技術(shù)越來(lái)越受到人們的重視，發(fā)展也越來(lái)越快，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)成為智能化社會(huì)的一部分，與我們的生活息息相關(guān)。
　　在實(shí)際生活中，應(yīng)用視頻檢測(cè)和跟蹤技術(shù)的目的在于:只要目標(biāo)存在于攝像機(jī)鏡頭內(nèi)，視頻檢測(cè)與跟蹤算法就應(yīng)該能夠準(zhǔn)確的定位到目標(biāo)。然而在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，目標(biāo)將不可避免的受形狀變化、光照條件變化、尺度變化、遮擋等情況影響，從而造成檢測(cè)跟蹤失敗。對(duì)于解決這種問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外應(yīng)用最多的方法是采用自適應(yīng)視頻檢測(cè)與跟蹤算法，該種算

2、法能夠根據(jù)目標(biāo)的自身狀態(tài)對(duì)檢測(cè)器和跟蹤器的各種參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新，以此來(lái)提高檢測(cè)跟蹤算法的魯棒性。本文通過(guò)建立一種在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)自適應(yīng)目標(biāo)的狀態(tài)變化和背景變化，以此達(dá)到較好的檢測(cè)跟蹤效果。本文算法的優(yōu)點(diǎn)是:通過(guò)在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)目標(biāo)進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)，以獲取目標(biāo)的最新?tīng)顟B(tài)特征，從而及時(shí)完善檢測(cè)跟蹤算法，提高檢測(cè)跟蹤算法的性能，以達(dá)到最佳的狀態(tài)。本文主要做了以下工作。
　　(1)對(duì)幾種在線(xiàn)學(xué)習(xí)視頻跟蹤算法做了深入研究，主要包括在線(xiàn)多實(shí)例學(xué)習(xí)

3、算法、在線(xiàn)boosting算法、在線(xiàn)半監(jiān)督boosting算法;在研究壓縮感知理論的基礎(chǔ)上，提出了一種基于特征選擇的實(shí)時(shí)壓縮感知跟蹤算法。大量實(shí)驗(yàn)證明，壓縮感知理論在視頻跟蹤應(yīng)用中是可行有效的，通過(guò)對(duì)壓縮后的數(shù)據(jù)做特征選擇，更能提高跟蹤的準(zhǔn)確性。
　　(2)在研究最近比較流行的TLD在線(xiàn)學(xué)習(xí)跟蹤算法的基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合膚色分割的TLD人手跟蹤，并對(duì)原始TLD算法的在線(xiàn)目標(biāo)模型中的樣本選取方式和檢測(cè)時(shí)的樣本匹配方式做了改進(jìn)，不僅