基于自适应策略的实时目标跟踪方法-信号与信息处理专业论文.docxVIP

西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： 西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明 本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下： 1) 分析了颜色属性的视觉跟踪理论，改进了颜色属性跟踪算法中计算当前帧系数 的方法，如果当前帧与前一帧差异比较大时，通过当前帧计算得到最佳训练样本。相反， 两者差异比较小时，综合考虑当前帧及前一帧，通过给予不同的权重来获得最佳训练样 本，通过大量的实验验证了算法的可行性和高效性。 2) 研究了稀疏协作表观模型的视觉跟踪理论，并通过实验验证了其对遮挡具有较 强的抵抗能力；通过构建自适应的决策目标函数，实时评量跟踪结果以调整适当的跟踪 策略，并将改进的颜色属性跟踪算法和稀疏协作表观模型进行有机整合，克服遮挡的同 时实现实时跟踪。 3) 实现了自适应策略选择的实时目标跟踪系统，并在多个公开数据集上进行了性 能分析。实验数据表明本文在跟踪效果和速度上具有较显著优势，并在目标存在严重遮 挡、光照变化、运动模糊等情况时，均可以取得较好的跟踪效果。 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。 除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的 研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均己在文中作了明确说明。本人完全 了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。 学位论文作者签名：烽々磋久 日期：2／016．r．，6 万方数据 西南交通大学硕士研究生学位论文 西南交通大学硕士研究生学位论文 第l页 摘 要 传统的视频监控系统可对视频图像进行实时观看、保存及回放等功能，但不能自动 的进行报警。然而，智能视频监控通过先进的视觉技术对视频信号进行分析和处理，使 得计算机能够过滤掉用户不关心的目标信息，从而为用户提供对监控有帮助的信息。在 无人监控的情况下，通过分析视频图像中的变化自动的进行识别和跟踪，并在此条件下 判断和理解目标的行为，可以在异常行为出现时第一时间报警或给控制室提供具有帮助 的信息，其中视频图像中的目标跟踪是计算机视觉技术中的热点问题。 目标跟踪即在视频序列中估计被跟踪目标的正确位置，它在人机交互、行为识别、 运动分析、视频监控、机器人技术等多个应用领域扮演着重要角色。由于自然场景中存 在复杂的干扰因素，如：严重遮挡、部分遮挡、平面内外转动、运动模糊、光照变化、 背景混乱及尺度变化等，现有跟踪算法在速度和精度方面仍存在不足。 为了改善复杂环境下目标跟踪的精确性和健壮性，本文首先分析了基于颜色属性的 目标跟踪算法的不足，并通过改进其计算当前帧训练样本的方法，即当前帧与前一帧样 本差异比较小时，综合考虑当前帧及前一帧样本，通过给予不同的权重来获得最佳训练 样本。相反，两者差异比较大时，通过当前帧计算得到最佳训练样本，从而使得算法更 为鲁棒且速度达到实时。 遮挡是视频跟踪课题中经常遇到的难题之一，由于颜色属性跟踪算法采用了近似于 模板匹配的方式有哪些信誉好的足球投注网站目标区域，无论综合前一帧和当前帧的数据做训练样本还是仅使用 当前帧或前一帧作为训练样本，均难以取得较好的跟踪效果。为此，在这一情况下，本 文尝试利用计算复杂度更大但更为鲁棒的稀疏协作表观模型算法重新计算当前帧的目标 位置。不足之处在于，其计算复杂度高、耗时长、难以实时。 为了同时保证算法的速度和准确性，本文构建了一套基于跟踪结果置信度评量的策 略选择机制，将两种算法进行有机整合，提出一种基于自适应策略的实时目标跟踪方法。 在多个公开数据集下的对比实验显示，与现有跟踪算法相比，本文方法在跟踪效果和速 度上具有较显著优势，并在目标存在尺度变化、背景混乱、严重遮挡等情况时，均能得 到较好的跟踪效果。 关键词：目标跟踪；颜色属性；协作模型；自适应策略 万方数据 西南交通大学硕士研究生学位论文 西南交通大学硕士研究生学位论文 第1I页 The traditional video monitoring system only provides the capture，storage and play back and other simple functions of the video，it is difficult to play the role of early warning and alarm．However,the intelligent video monitoring system use computer vision technology of video sisal processing，analysis and understanding to allow the computer to filter the goal of infor