復(fù)雜場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法的研究.pdf

1、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題之一，它融合了圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等眾多學(xué)科技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于軍事制導(dǎo)、智能交通、航空航天等許多重要領(lǐng)域。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究者提出了許多高效的算法，但在實(shí)時(shí)場(chǎng)景下，目標(biāo)形變、光照變化、陰影干擾和遮擋等問(wèn)題仍是影響算法魯棒性的關(guān)鍵。本文從三個(gè)方面進(jìn)行了研究:圖像預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤，并提出了基于改進(jìn)的混合高斯模型的檢測(cè)算法和改進(jìn)的均值漂移跟蹤算法。
　　本文論述了圖像處理過(guò)程中

2、使用的預(yù)處理技術(shù)，分析了這些處理方法用于改善圖像質(zhì)量方面的優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤提供理論基礎(chǔ)。
　　在目標(biāo)檢測(cè)方面，介紹了常用的目標(biāo)檢測(cè)方法，講述了背景差分法中常用的背景建模方法，并重點(diǎn)研究了高斯建模中的混合高斯模型，指出了傳統(tǒng)的混合高斯模型存在的問(wèn)題。對(duì)此問(wèn)題提出了解決方案:在光照變化方面，提出了一種四鄰域在線更新學(xué)習(xí)率的方法;在運(yùn)動(dòng)突變方面，為更新率引入一個(gè)參數(shù)pt，并同時(shí)為方差引入一個(gè)穩(wěn)定常量因子ψ2，保證更新率和方差

3、的同步更新。在陰影消除方面，采用了最大色差差分法，使用色度差分代替灰度差分。實(shí)驗(yàn)表明，本文改進(jìn)的檢測(cè)算法可以取得顯著的效果。
　　在目標(biāo)跟蹤方面，對(duì)均值漂移算法的原理進(jìn)行了研究，包括多維空間下的密度估計(jì)、均值漂移向量等。提出了一種改進(jìn)的均值漂移算法，算法采用垂直投影法將目標(biāo)分塊，在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的不同位置構(gòu)建不同的核函數(shù)加權(quán)直方圖，并對(duì)目標(biāo)模版和候選目標(biāo)模版進(jìn)行相似性度量，利用均值迭代進(jìn)行目標(biāo)定位。在跟蹤過(guò)程中，利用分量的反投影運(yùn)算進(jìn)