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时间:2019-03-01
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1、万方数据视频图像序列中目标跟踪关键技术研究研究生姓名:邹漫鉴导师姓名:奎壹麴授申请学位类别王堂盟±论文提交日期2Q】璺生垒旦至Q旦学科专业名称撞剑塑途皇控剑兰猩答辩委员会主席壑云学位授予单位塞亩太堂论文答辩日期2Q!垒生!Q旦!Q旦学位授予日期至Q生旦目评阅人2014年10月日万方数据RESEARCHONKEYTECHNOLOGYOFOBJECTTRACKINGINSEQUENCEIMAGESADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcadem
2、icDegreeofDoctorofEngineeringScienceByZOUWenlinSupervisedbyProf.LIQiProf.FEIShu—rainSchoolofAutomationSoutheastUniversityOctober2014眦2一删恰一帆8一吣5一嬲一万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的毕业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的地方外,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
3、得东南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己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:日期:丝』丝,坦!19东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交毕业论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括
4、以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生躲鲤建雄导师魏塞竺塑日期.W,牛、’0/./’秽日期:W‘甲、’∥万方数据摘要视频运动目标跟踪技术,作为计算机视觉研究领域的核心课题之一,融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等若干领域的先进技术,并在军事制导、视频监控、机器人导航、人机交互等方面都有很广泛的应用。视频运动目标跟踪研究的目的是模拟人类视觉运动感知功能,赋予机器持续捕捉视频序列图像中运动目标的能力,为视频分析和理解提供重要的数据依据。鲁棒的目标跟踪算法主要包括高效有鉴别
5、力的目标表征和有效的目标定位推断框架两部分内容。而高效有鉴别力的目标表征是进行有效目标观测的和定位的基础,因此本文的研究工作主要是研究目标本质特征,针对复杂场景中遮挡、相似目标干扰和目标外观变化等对目标的高效表征需求,提出了有效描述方法以及相应的算法,并通过仿真验证了,在多种复杂场景下,本文所提跟踪算法的有效性。具体的研究工作包括:第一,提出了基于目标区域分化的目标跟踪算法。从对目标进行结构分解,以各部分之间的几何关系确定目标状态的观点出发,设计跟踪算法。首先将目标区域的颜色空间进行非均匀量化,据此颜
6、色信息对目标区域进行分割;然后根据相邻两帧颜色质心间的几何关系确定目标的尺度变化和旋转角度;最后根据尺度变换和旋转变换后各质心的平移量确定目标中心的平移量,从而实现目标精确定位。仿真结果表明本文提出的基于目标区域分化的跟踪算法,在处理部分遮挡、目标发生旋转运动和尺度变化问题时均有很好的效果。第二,提出基于颜色区域显著度的目标跟踪算法。模拟人类视觉注意机制,提出了颜色区域显著度的概念,基于此概念对目标按照颜色区域显著度分割,利用选取的目标高显著度颜色区域的质心点集合描述目标。分以下几步:首先利用相邻两帧
7、质心点间距离与目标尺度间关系估算目标尺度,然后利用相邻两帧与对应质心点间的仿射变换关系建立二次规划模型,最后通过求解二次规划问题确定目标旋转角度和平移量,实现目标准确定位。仿真结果表明本文提出的基于目标区域分化的跟踪算法,在处理目标旋转和尺度变化时均有很好的效果。第三,给出一种基于CWF特征的目标跟踪算法。基于韦伯定律,将WLD特征由灰度空间推广到彩色空间,得到CWF特征。由于彩色空间比灰度空间包含更丰富的信息,因此CWF特征较WLD特征有更强的描述能力。CWF特征主要包括两部分内容:颜色差别激万方数
8、据东南大学博士学位论文励和颜色边缘方向,其中颜色差别激励主要是模拟人类知觉模式通过分层量化对比度来实现。目标描述模型采用CWF直方图模式表示,并结合高效的MeanShift算法实现跟踪。仿真结果表明,基于CWF特征的目标跟踪算法对于短时遮挡、光照变化和相似物干扰等复杂情况下的跟踪具有一定的鲁棒性。第四,提出了基于TOF特征的尺度自适应行人跟踪方法。考虑到图像中行人目标的边缘特点,即以短的和细碎的竖直边缘为主,本文将边缘方向特征和TED特征融合在一起进行编
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