基于级联分类器的跟踪算法研究

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1、万方数据分类号：TP242．6@单位代码：11232密级：弦富信息斟教太雩工学硕士学位论文基于级联分类器的跟踪算法研究学院：学科(专业)：学号：qV‘作者：指导教师：完成日期：自动化学院模式识别与智能系统201202017l李增前张奇志教授二零一四年十二月二十一日万方数据硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文题目为《基于级联分类器的跟踪算法研究》学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除了文中特别加以标注的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、己公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以

2、明确方式标明并表示了谢意。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。作者签字：孱埔汤砌哞弓月／D日万方数据学位论文版权使用授权书1岫Y嗍2哪8㈣77删㈥80硼8帅本人完全了解北京信息科技大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本。学校有权保留学位论文并向中国科学技术信息研究所等国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学校有权适当复制、公布论文的全部或部分内容。学校有权将本人的学位论文加入《中国优秀硕士学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库》。学位论文作者签名落增

3、韵渤l奸3旯／DFI口公开口保密(——年——月)(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)指导教师签名：冼毒总学位论文作者签名：菇湾搦年月日凇『j年3月名曰万方数据摘要基于图像序列的目标跟踪算法是计算机视觉的经典研究方向，目标跟踪特别是与人体相关的跟踪一直受到广大学者的亲睐。传统的跟踪算法都是基于短时间的跟踪，换句话说，它在跟踪失效后不能重新捕获目标，没有自学习能力，不能自适应目标外观的形变。由于人体目标自身具有的各种姿态变化并易受光照、遮挡、模糊等条件的干扰，这些使得跟踪算法在实际应用中面临着很大的挑战。2009年的机器视觉国际会议(ICCV)英国萨里大学Z．Kalal博士提出了一种新颖的目标

4、跟踪算法一一TLD。该算法充分利用跟踪和检测的优点并将二者有效地结合起来解决跟踪过程中目标发生的姿态变化、遮挡等问题。同时，他引进了一种学习算法，在线更新目标模型，使得跟踪能自学习目标的变化。但是，该算法计算复杂度极高，对于一般的普通视频不能达到实时的要求。鉴于特定的跟踪人体以及TLD算法的启发，本文基于Kinect传感器进行研究，利用传感器提取人体骨架信息跟踪人体，并采用级联检测算法检测目标，最后对二者进行融合。为了使得跟踪能自适应目标外观的变化，本文引入了P．N在线学习机制，在线更新目标模型和级联检测算法的分类参数。当目标发生形变，姿态变化，特别是在当目标重新出现在视野中时，加入在线学习

5、机制的级联检测方法能快速检测出目标。为了解决级联分类器算法在全图中搜索目标耗时这个问题，本文采用Kinect的深度信息预估计目标的大致位置，使得级联检测算法在预测位置的基础上搜索出目标，从而提高了检测的效率。实验结果表明该算法在处理目标尺度放缩、复杂背景、部分遮挡、全局遮挡以及目标消失后重现等情况均有较强的鲁棒性，能实现复杂场景下运动人体的实时跟踪。关键词：Kinect传感器；TLD算法：骨架跟踪；级联分类器；P．N在线学习万方数据ABSTRACTTrackingalgorithmbasedonimageisaclassicresearchdirectionincomputervision．

6、Tracking，especiallyrelatedtothehumanbody,hasbeenthefavorofscholars．Traditionaltrackalgorithmsarebasedonshorttimetracking．Inotherwords，thetraditionaltrackalgorithmsfailuretorecapturethetargetwhenthetargetdisappears，andduetothelackofself-leamingability,itcan’tbeadaptivetheradicalchangesoftarget’Sappe

7、arance．Duetothehumanbodytargetitselfhasallsortsofattitudechanges，illuminationchanges，shade，fuzzy,etc．whichmaketrackalgorithmfacegreatchallenges．Z．Kalal，DoctorofuniversityofSurrey,whoputsforwardanoveltrackin