基于TLD和SIFT的视频分析系统设计与实现-电子与通信工程专业论文.docxVIP

学校代码 10701 分 类 号 TN91 学 号 1201120614 密 级 公开 西安电子科技大学 硕士学位论文 基于 TLD 和 SIFT 的视频分析系统 设计与实现 作者姓名： 领 域： 张啸林 电子与通信工程 学校导师姓名、职称: 雷杰 副教授 企业导师姓名、职称：李郜伟 高级工程师 提交日期： 2014 年 11 月 20 日 The Design and Implementation for the Video Processing System Based on TLD and SIFT A thesis submitted to XIDIAN UNIVERSITY in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master in Information and Communication Engineering By Zhang Xiaolin Supervisor: Prof. Lei Jie Prof. Li Gaowei November 2014 西安电子科技大学 学位论文独创性（或创新性）声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。 学位论文若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 日 期： 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权 保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分 内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位 后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。 本论文属于必威体育官网网址，在 年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日 期： 日 期： 摘要 随着计算机技术的发展，视频处理技术在日常生活中得到了广泛应用。视频 处理的基本业务是提供实时显示，并记录图像，同时供使用者检索和查看历史信 息。但是目前的视频处理大部分仍采用的是人工处理的方式，这样不仅处理效率 不高并且耗费大量人力，因此智能化的视频处理技术受到了越来越多的关注。 智能化的视频处理一般要求该视频分析系统支持长时间跟踪处理工作，并且 对实时性有较高的需求，系统的工作要尽量多得适应不同的环境变化。为设计一 个视频分析系统，本文在目标跟踪领域的现有研究成果基础上，选取了将检测、 跟踪和在线学习相结合，并支持长时间跟踪的 TLD 算法做为系统的关键跟踪技术。 但本文在设计视频分析系统时发现，TLD 算法在长时间跟踪时会出现个别目标跟 踪漂移的问题；同时在多目标的场景中，TLD 跟踪算法无法很好解决相似目标消 失后再次出现的问题。 针对目标漂移的问题，本文提出一种基于检测的矫正方法。该方法通过计算 检测结果和跟踪结果的重合度来校正；若重合度在阈值范围内，则矫正跟踪结 果，重新初始化跟踪器。 针对相似目标再次出现的问题，本文采用匹配图像特征的方式来识别目标， 选用具有尺度、旋转不变性的 SIFT 特征作为系统的另一项关键技术，提出了一种 基于 SIFT 特征的目标匹配策略。该策略以动态更新的方式为每个目标建立 SIFT 特征库，目标消失后停止更新。当消失的目标再次出现时，通过匹配消失目标的 特征库，从而识别出该目标，继续跟踪。 我们在 SIFT 特征的应用研究中发现，该特征存在相同目标间的匹配率和非相 同目标间的匹配率区分度不高的问题，对此本文做了如下应用处理：首先修改特 征的边缘阈值，增加 SIFT 特征点的数量；然后采用新的欧氏距离判定点匹配的策 略，提高正确匹配的特征点数量；对于错误匹配的特征点，采用基于相似三角形 和梯度方向的筛选策略去除。实验数据表明，本文的 SIFT 特征匹配方法同原 SIFT 匹配相比，平均匹配率提高了 14%。另外，本文的 SIFT 特征的平均匹配速 度同原算法相比提高了 25%左右。 本文使用 QT 界面工具搭建视频处理系统平台，该系统可对视频中目标进行 自动跟踪、人数统计和出现时间统计，同时在跟踪过程中支持目标信息的注册。 在视频处理完毕后，系统还能以图表的形式绘制出各种统计的结果。实验表明， 在单目标场景中，本系统同原 TLD