自適應(yīng)算法在視覺(jué)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是由電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等做出的機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形圖像處理，再用電腦處理成更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像的探索過(guò)程。該論文適合應(yīng)用Mean Shift跟蹤為主線研究算法的交通體系，探索了依據(jù)帶寬窗口自適應(yīng)的均值漂移算法和依據(jù)卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，重點(diǎn)針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的剛性活動(dòng)目標(biāo)與跟蹤算法的檢測(cè)。項(xiàng)目探索的主要阻礙是就復(fù)雜的交通狀況下目標(biāo)的跟蹤問(wèn)題，同視覺(jué)跟蹤辦法相結(jié)合，從幾個(gè)不同層面，像特征選擇

2、的目標(biāo)和目標(biāo)跟蹤做了深層次的研究，爭(zhēng)取在復(fù)雜狀況下促使目標(biāo)跟蹤算法展示更佳的魯棒性、及時(shí)性。該論文最先解析探索了均值漂移目標(biāo)跟蹤辦法，再提出了缺陷的改進(jìn)辦法。
　　首先，該論文對(duì)一般常見(jiàn)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)的基本原理和算法特征最先做了解析。解析發(fā)覺(jué)，均值漂移算法是跟蹤目標(biāo)在附近找到新位置的地方。倘若目標(biāo)轉(zhuǎn)移速率較為迅速，那么新區(qū)域的目標(biāo)中心和原區(qū)域中心的距離是遙遠(yuǎn)的，如果在目標(biāo)距離的中心的兩個(gè)連續(xù)幀移動(dòng)超過(guò)帶寬h窗口的范圍，則在使用均值

3、偏移跟蹤算法時(shí)易在跟蹤目標(biāo)丟失現(xiàn)象。另外，目標(biāo)大小的快速變化也可能導(dǎo)致跟蹤目標(biāo)在一定程度上丟失。均值漂移算法，在其跟蹤環(huán)節(jié)開(kāi)展過(guò)程里，跟蹤窗口的長(zhǎng)度基本上是固定的，并非依照目標(biāo)大小來(lái)做相應(yīng)改進(jìn)，舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，汽車由遠(yuǎn)方而來(lái)，汽車車身會(huì)漸漸增大，可是同跟蹤相關(guān)的窗口尺寸固定，汽車目標(biāo)只能在跟蹤窗口中顯示出局部特征。用一部分?jǐn)?shù)據(jù)與整體數(shù)據(jù)相匹配，結(jié)果只能匹配失敗，從而使跟蹤目標(biāo)丟失。
　　其次，以跟蹤環(huán)節(jié)里所形成的目標(biāo)尺寸持續(xù)變換的狀

4、況為原則，由此提出帶寬窗口自適應(yīng)調(diào)節(jié)的方法。帶寬窗口其長(zhǎng)度由計(jì)算目標(biāo)區(qū)域范圍的長(zhǎng)度代替，帶寬窗口的長(zhǎng)度被目標(biāo)區(qū)域范圍的長(zhǎng)度變化進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。
　　最后，了解到均值漂移算法在普通境況中能夠迅速正確的跟蹤，特別是跟蹤一般場(chǎng)景，在場(chǎng)景中的目標(biāo)相對(duì)有效果的是跟蹤目標(biāo)大小改變不大或布景干預(yù)不多的?？沙霈F(xiàn)有遮掩產(chǎn)生的狀況（在目標(biāo)影像范圍被跟蹤的環(huán)節(jié)中，會(huì)有一些不同大小的、不斷穩(wěn)定的新的灰度范圍，讓被跟蹤的目標(biāo)影像區(qū)域范圍大小會(huì)因受到遮掩變小或