基于核函數(shù)的視頻目標(biāo)跟蹤優(yōu)化算法.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤算法近年來成為越來越多研究者關(guān)注的熱點。與基于傳感器或雷達的跟蹤方式相比,視頻目標(biāo)跟蹤具有設(shè)備簡單、直觀性強的特點,因而在人機交互、視頻監(jiān)控、交通監(jiān)測、車輛導(dǎo)航等與人類視覺密切相關(guān)的領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。
　　在眾多視頻目標(biāo)跟蹤算法中,核函數(shù)跟蹤算法因其較低的運算量與較好的性能吸引了大家的注意,該算法存在的主要問題,即奇點(singularity)問題,也自然成為眾人研究的對象。然而,與奇點問題相比,“多極值點”問題更具

2、一般性,卻尚未被提出和關(guān)注。同時,怎樣的核函數(shù)能夠使得跟蹤過程更為魯棒也是一個值得考慮的方面。
　　本論文在SSD核函數(shù)跟蹤算法的基礎(chǔ)上對上述問題進行了研究。為了解決多極值點問題,本論文提出了帶有區(qū)域信息的核函數(shù)跟蹤算法——區(qū)域化核函數(shù)跟蹤算法(SBT),并從信息量的角度說明了其優(yōu)越性。該算法不僅能通過物體分割獲得的區(qū)域權(quán)重信息來增加模板的信息量,消除虛假的極值點,使得跟蹤過程更為可靠,還天然具有處理物體旋轉(zhuǎn)與縮放的能力。對于怎樣