视频跟踪技术研.pdfVIP

摘要 视频跟踪是近年来新兴的一个研究方向，它融合了计算机视觉，模式识别， 人工智能等学科的技术，在安全监控，智能交通，视频压缩与检索等方面有广阔 的应用前景。 视频跟踪系统以图像序列为输入，输出则是图像中目标的各种属性，如目标 大小，位置，速度等。在理想情况下，这些输出信息都应该是实时的、准确的。 然而，在现实世界中，由于各种干扰的存在，往往很难达到理想状态。本文所做 的主要工作就是构建一个视频跟踪系统，使其能够有效抑制在现实世界中存在的 种种干扰。本文首先介绍了视频目标检测的几种常用算法一一帧间差分法、背景 差分法、光流法和主动轮廓法。前两种方法原理简单、容易实现，应用非常广泛； 后两种方法对于噪声环境和运动背景等情况更加有效，但是原理复杂，计算量较 大。然后我们介绍了常用的滤波技术，重点是以贝叶斯递推估计和蒙特卡罗方法 为基础的粒子滤波。在前两章的基础上，提出了一种新的视频目标跟踪算法，它 以粒子滤波为框架，融合观测数据中的颜色信息与运动信息，有效地提高了算法 的鲁棒性和跟踪的准确性。此外，还研究了视频中阴影处理的问题。阴影对于视 频跟踪系统是一种严重的干扰，尤其是在一些测定目标尺寸的应用中，因此对阴 影处理的研究是一项很有意义的工作。 关键词： 视频跟踪 粒子滤波 目标检测 阴影处理 Abstract in Visual isanew researchtask recent tracking arising years，whichimegrat龉 andSOon．It technolo西嚣ofcomputervision，patternrecognition,artificialintelligence hasalotof in traffic potential applicationssecuritysurveillance，intelligentsystem， video and compressionindex，etc． arethe ofvisual the returns Imagesequencesinput trackingsystem，andsystem SOme andSO the the attributes(sizc，position,velocityon)of object．Ideally,all in in informationshouldbe real-timeand real is world，it outputted accurately．But very hardto the because get ideal ofnoises．Inthis avisual output paper,wepresent tracking Callresistnoisesinreal common in system，which