基于壓縮感知的視頻跟蹤算法的研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤算法是人工智能和計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的重要組成部分，廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控等系統(tǒng)中，在生產(chǎn)生活和實際工程中都有很重要的研究價值。
　　本文學(xué)習(xí)和總結(jié)了當(dāng)前幾種主流的目標(biāo)跟蹤算法，并且深入研究了基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法，針對該算法在外界光照變化和目標(biāo)局部遮擋時易出現(xiàn)跟蹤漂移等情況，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法。文章首先詳細(xì)介紹了壓縮感知理論，并且應(yīng)用該理論對信號重構(gòu)進(jìn)行了實驗仿真。然后說明了壓縮跟蹤算法的理論框架，并針對算法在特征分類階

2、段沒有考慮到不同特征的分類能力不相同的缺點，提出了基于特征分類加權(quán)思想的壓縮跟蹤算法，并通過一組與原始算法的對比試驗，驗證了改進(jìn)算法在目標(biāo)跟蹤過程中的準(zhǔn)確性。
　　文章之后通過兩組實驗說明了壓縮跟蹤算法在光照變化和目標(biāo)出現(xiàn)局部遮擋時易出現(xiàn)跟蹤失敗等情況。當(dāng)外界發(fā)生光照變化時，針對算法的不足在特征提取階段加入了對光照變化不敏感的Hog特征，提出了在特征提取階段同時提取計算量小的Haar特征和對光照變化不敏感的Hog特征，并通過與在特