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文檔簡介
1、現(xiàn)代社會,無處不在的攝像設(shè)備等使得視頻數(shù)據(jù)急劇增加,依靠人工處理的方式已無法滿足實(shí)際需求。如何采用機(jī)器處理的方式,高效、準(zhǔn)確地從這些視頻數(shù)據(jù)中獲取需要的信息已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要的研究任務(wù)。而目標(biāo)跟蹤,尤其是多目標(biāo)跟蹤已成為這些任務(wù)中重要且基礎(chǔ)的一個研究方向。在公共安全、智能交通等視頻數(shù)據(jù)的處理時,都需要先獲取監(jiān)測到的各個目標(biāo)的運(yùn)行軌跡,再判斷是否有公共事件的發(fā)生或判斷交通違章情況。此外,在人機(jī)交互,自動駕駛等場景下,目標(biāo)跟蹤也有廣泛
2、的應(yīng)用。
在對多個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的時候,需要面對各種復(fù)雜的情況,比如需要在目標(biāo)被遮擋、軌跡交叉、光照變化等情況下將不同的目標(biāo)分辨開來,持續(xù)跟蹤下去?,F(xiàn)在最常用的多目標(biāo)跟蹤的方法是先檢測后跟蹤的方法。先采用檢測算法對圖像區(qū)域進(jìn)行檢測獲取檢測結(jié)果,再利用跟蹤算法對目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤,將檢測結(jié)果關(guān)聯(lián)成不同目標(biāo)的軌跡。在對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的時候,需要利用目標(biāo)的視覺信息,即目標(biāo)的各種特征。對這些特征的要求首先是具有良好的分辨能力,能夠很好的將
3、屬于不同目標(biāo)的檢測結(jié)果分辨開;同時還要求其具有連續(xù)性,即在不同幀的屬于同一個目標(biāo)的檢測結(jié)果的特征要盡可能的相似。而現(xiàn)有的單一特征或單一種類特征的跟蹤方法很難同時滿足上述兩點(diǎn)要求。在目標(biāo)跟蹤過程中也經(jīng)常出現(xiàn)跟蹤的目標(biāo)被遮擋等情況,使目標(biāo)的視覺特征無法獲取,或目標(biāo)外觀發(fā)生變化等使單純依賴視覺特征的跟蹤無法繼續(xù)。而在跟蹤目標(biāo)為人的時候,例如行人跟蹤,多個目標(biāo)之間的運(yùn)動模式是相互影響的,周圍目標(biāo)的運(yùn)動模式有助于對當(dāng)前目標(biāo)的跟蹤,即目標(biāo)的交互信息
4、可以提高跟蹤的性能。
針對以上分析,本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下兩點(diǎn):
1.提出了一種基于全局和局部特征的實(shí)時多目標(biāo)跟蹤的方法。該方法是一種分兩步的,分別利用了全局特征和局部特征的同時對多個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的方法。全局跟蹤階段采用全局特征,即廣泛應(yīng)用的顏色直方圖以滿足對目標(biāo)特征連續(xù)性的要求;局部跟蹤階段采用了一種改進(jìn)的基于最大穩(wěn)定極值區(qū)域的局部特征,滿足對目標(biāo)特征分辨能力的要求。這樣便同時滿足跟蹤中對分辨能力和連
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