基于相關(guān)濾波的自適應(yīng)跟蹤算法
發(fā)布時間：2020-12-10 00:45
目標(biāo)跟蹤作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點之一,在眾多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,如自動駕駛、國防安全、智能家居、人機(jī)交互等。在技術(shù)層面上目標(biāo)跟蹤涉及模式識別、圖像處理,是一個寬領(lǐng)域、多應(yīng)用的研究方向。最近幾十年內(nèi)是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域發(fā)展高速期,涌現(xiàn)了一大批優(yōu)秀的算法,在一定程度上取得了良好效果,但實際應(yīng)用中跟蹤環(huán)境具有多變性和復(fù)雜性,例如快速運動、光照變化、遮擋、背景干擾等。面對這些跟蹤難點,如何實現(xiàn)具有魯棒性和實時性的跟蹤仍是一項艱巨卻有意義的任務(wù)。本文分析了不同類型跟蹤算法的優(yōu)點與缺點,以相關(guān)濾波跟蹤算法為研究框架,針對目標(biāo)跟蹤過程中存在的遮擋、形變、快速運動、背景干擾等問題進(jìn)行深入研究并提出改進(jìn)方案,并用實驗證明改進(jìn)算法的優(yōu)勢,主要分為三個方面:（1）針對相關(guān)濾波算法在目標(biāo)遮擋、快速運動等復(fù)雜情況下容易導(dǎo)致跟蹤失敗,難以應(yīng)用于長時跟蹤,本文提出了一種適合長時跟蹤的自適應(yīng)相關(guān)濾波算法。首先串聯(lián)HOG特征、CN特征和灰度特征,增強(qiáng)特征判別力。然后利用Edgeboxes生成檢測建議,找到最優(yōu)的候選框?qū)崿F(xiàn)跟蹤器尺度與縱橫比的自適應(yīng)。為避免模板被破壞,將目標(biāo)移動速度與邊緣組數(shù)結(jié)合起來形成了一種新的自適應(yīng)更新率并進(jìn)...
【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：61 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
光照變化
第一章緒論5圖1-1光照變化（2）遮擋：這是跟蹤場景中較難解決的問題，分為輕微遮擋、半遮擋和全遮擋。如圖1-2所示，由于拍攝過程中，目標(biāo)受到外界其他物體遮擋逐漸丟失自己的外觀特征，跟蹤器容易讀取其他物體的特征難以再建立起正確的外觀模型導(dǎo)致跟蹤失敗。如何有效地判斷是否發(fā)生遮擋，不在遮擋情況下更新模板也是研究難點之一。圖1-2遮擋（3）背景干擾：現(xiàn)有檢測框多是規(guī)則圖形但實際目標(biāo)大多卻是不規(guī)則物體，所以在跟蹤過程中不可避免地將部分背景進(jìn)行模型訓(xùn)練，一旦周圍背景與前景相似性較強(qiáng)，很容易導(dǎo)致跟蹤失敗。如圖1-3所示，目標(biāo)人物周圍掉落了大量與目標(biāo)顏色相近的禮炮，在跟蹤過程中十分容易因過讀背景信息導(dǎo)致模板漂移，影響跟蹤效果。未來跟蹤研究方向?qū)膱D像分割中得到啟示，使檢測框與目標(biāo)形狀充分一致。圖1-3背景干擾（4）快速運動：目標(biāo)在短時間內(nèi)運動速度過快，導(dǎo)致目標(biāo)位移很大容易跟丟。如圖1-4所示，在前后幾幀之內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)變化很大，跟蹤器很難在短時間內(nèi)充分更新模板，容易保留大量歷史信息，且快速運動往往與背景干擾一同發(fā)生，跟蹤難點很大。圖1-4快速運動
第一章緒論5圖1-1光照變化（2）遮擋：這是跟蹤場景中較難解決的問題，分為輕微遮擋、半遮擋和全遮擋。如圖1-2所示，由于拍攝過程中，目標(biāo)受到外界其他物體遮擋逐漸丟失自己的外觀特征，跟蹤器容易讀取其他物體的特征難以再建立起正確的外觀模型導(dǎo)致跟蹤失敗。如何有效地判斷是否發(fā)生遮擋，不在遮擋情況下更新模板也是研究難點之一。圖1-2遮擋（3）背景干擾：現(xiàn)有檢測框多是規(guī)則圖形但實際目標(biāo)大多卻是不規(guī)則物體，所以在跟蹤過程中不可避免地將部分背景進(jìn)行模型訓(xùn)練，一旦周圍背景與前景相似性較強(qiáng)，很容易導(dǎo)致跟蹤失敗。如圖1-3所示，目標(biāo)人物周圍掉落了大量與目標(biāo)顏色相近的禮炮，在跟蹤過程中十分容易因過讀背景信息導(dǎo)致模板漂移，影響跟蹤效果。未來跟蹤研究方向?qū)膱D像分割中得到啟示，使檢測框與目標(biāo)形狀充分一致。圖1-3背景干擾（4）快速運動：目標(biāo)在短時間內(nèi)運動速度過快，導(dǎo)致目標(biāo)位移很大容易跟丟。如圖1-4所示，在前后幾幀之內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)變化很大，跟蹤器很難在短時間內(nèi)充分更新模板，容易保留大量歷史信息，且快速運動往往與背景干擾一同發(fā)生，跟蹤難點很大。圖1-4快速運動
本文編號：2907771
【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：61 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
光照變化
第一章緒論5圖1-1光照變化（2）遮擋：這是跟蹤場景中較難解決的問題，分為輕微遮擋、半遮擋和全遮擋。如圖1-2所示，由于拍攝過程中，目標(biāo)受到外界其他物體遮擋逐漸丟失自己的外觀特征，跟蹤器容易讀取其他物體的特征難以再建立起正確的外觀模型導(dǎo)致跟蹤失敗。如何有效地判斷是否發(fā)生遮擋，不在遮擋情況下更新模板也是研究難點之一。圖1-2遮擋（3）背景干擾：現(xiàn)有檢測框多是規(guī)則圖形但實際目標(biāo)大多卻是不規(guī)則物體，所以在跟蹤過程中不可避免地將部分背景進(jìn)行模型訓(xùn)練，一旦周圍背景與前景相似性較強(qiáng)，很容易導(dǎo)致跟蹤失敗。如圖1-3所示，目標(biāo)人物周圍掉落了大量與目標(biāo)顏色相近的禮炮，在跟蹤過程中十分容易因過讀背景信息導(dǎo)致模板漂移，影響跟蹤效果。未來跟蹤研究方向?qū)膱D像分割中得到啟示，使檢測框與目標(biāo)形狀充分一致。圖1-3背景干擾（4）快速運動：目標(biāo)在短時間內(nèi)運動速度過快，導(dǎo)致目標(biāo)位移很大容易跟丟。如圖1-4所示，在前后幾幀之內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)變化很大，跟蹤器很難在短時間內(nèi)充分更新模板，容易保留大量歷史信息，且快速運動往往與背景干擾一同發(fā)生，跟蹤難點很大。圖1-4快速運動
第一章緒論5圖1-1光照變化（2）遮擋：這是跟蹤場景中較難解決的問題，分為輕微遮擋、半遮擋和全遮擋。如圖1-2所示，由于拍攝過程中，目標(biāo)受到外界其他物體遮擋逐漸丟失自己的外觀特征，跟蹤器容易讀取其他物體的特征難以再建立起正確的外觀模型導(dǎo)致跟蹤失敗。如何有效地判斷是否發(fā)生遮擋，不在遮擋情況下更新模板也是研究難點之一。圖1-2遮擋（3）背景干擾：現(xiàn)有檢測框多是規(guī)則圖形但實際目標(biāo)大多卻是不規(guī)則物體，所以在跟蹤過程中不可避免地將部分背景進(jìn)行模型訓(xùn)練，一旦周圍背景與前景相似性較強(qiáng)，很容易導(dǎo)致跟蹤失敗。如圖1-3所示，目標(biāo)人物周圍掉落了大量與目標(biāo)顏色相近的禮炮，在跟蹤過程中十分容易因過讀背景信息導(dǎo)致模板漂移，影響跟蹤效果。未來跟蹤研究方向?qū)膱D像分割中得到啟示，使檢測框與目標(biāo)形狀充分一致。圖1-3背景干擾（4）快速運動：目標(biāo)在短時間內(nèi)運動速度過快，導(dǎo)致目標(biāo)位移很大容易跟丟。如圖1-4所示，在前后幾幀之內(nèi)目標(biāo)的坐標(biāo)變化很大，跟蹤器很難在短時間內(nèi)充分更新模板，容易保留大量歷史信息，且快速運動往往與背景干擾一同發(fā)生，跟蹤難點很大。圖1-4快速運動
本文編號：2907771
本文鏈接：http://www.wukwdryxk.cn/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/2907771.html
最近更新
教材專著
