視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，是目標(biāo)行為分析、視頻圖像的壓縮編碼等高層次的視頻處理和應(yīng)用理解的基礎(chǔ)，也是視頻監(jiān)控技術(shù)自動(dòng)化和實(shí)時(shí)應(yīng)用的關(guān)鍵，在軍事和民用等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
　　本文深入地分析了跟蹤領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和所面臨的難點(diǎn)，并針對(duì)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域光照變化、遮擋等難題，在深入研究各種經(jīng)典跟蹤算法的基礎(chǔ)上選取其中兩種算法進(jìn)行改進(jìn)，取得了比較好的跟蹤效果。本文的主要研究?jī)?nèi)容概括如下：
　　1）本文介紹了目標(biāo)

2、跟蹤技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，系統(tǒng)地分析了目標(biāo)跟蹤技術(shù)中各種經(jīng)典算法的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上選擇基于協(xié)方差矩陣的跟蹤算法和基于SURF匹配的目標(biāo)跟蹤算法作為研究的重點(diǎn)。
　　2）協(xié)方差矩陣是一種新的目標(biāo)表示方式，它能夠方便有效地融合目標(biāo)的各種特征。為了提高協(xié)方差矩陣的可分辨性，本文將分塊思想引入到目標(biāo)的協(xié)方差矩陣表示中，并借鑒SURF特征描述，改進(jìn)了特征矢量的表示形式。同時(shí)為了增強(qiáng)跟蹤算法在部分遮擋情況下的魯棒性，還增加了目標(biāo)的子區(qū)域協(xié)方

3、差矩陣表示。實(shí)驗(yàn)表明，基于本文改進(jìn)協(xié)方差矩陣的跟蹤算法在光照變化等復(fù)雜背景下能夠取得更加穩(wěn)定的跟蹤效果。
　　3）針對(duì)基于SURF匹配的跟蹤算法中常見(jiàn)的一些問(wèn)題，采取了一些相應(yīng)的改善措施：首先，為增強(qiáng)匹配點(diǎn)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，本文依據(jù)特定于跟蹤領(lǐng)域的一些約束條件采用了幾種簡(jiǎn)單的剔除SURF誤匹配的方法，接著改進(jìn)了基于SURF匹配的目標(biāo)定位算法，使之能夠適應(yīng)SURF匹配點(diǎn)數(shù)目較少的情況，最后，為了適應(yīng)目標(biāo)變化、同時(shí)避免跟蹤漂移現(xiàn)象的發(fā)