基于空间邻域约束编码的视频目标跟踪研究

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1、基于空间邻域约束编码的视频目标跟踪研究作者姓名赵凡迪学校导师姓名、职称田小林副教授领域电子与通信工程企业导师姓名、职称唐磊高工申请学位类别工程硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202121339分类TN82号TP391密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于空间邻域约束编码的视频目标跟踪研究作者姓名：赵凡迪领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：田小林副教授企业导师姓名、职称：唐磊高工IVVideoObjecttrackingResearchonspatialconstra

2、inedcodingalgorithmAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByZhaofandiSupervisor:TianXiaolinTangLeiNovember2014VI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

3、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

4、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。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要人类的伟大理想之一就是让机器人可以具备像他们自己一样的视觉功能。近一个世纪以来，信息技术飞速发展，计算机视觉方面更是科研工作者们研究的重点。到今天，计算机视觉领域的目标跟踪技术在计算精确度和跟踪实时性等方面已经达到了较高的水平。目标跟踪

5、的目的，就是针对长度为不同时间的某些帧连续序列图像，这些序列所包含的每幅图像中均由需要被定位的运动目标。对科研工作者来说。只有符合以下标准，视频目标跟踪方法才能达标：1.实时性好，即其处理速度需要达到一定的数值；2.鲁棒性强，即面对复杂场景或目标的姿势、动作均发生大幅度改变时也不会影响算法的稳定性，仍然可以跟踪到目标。但与理论研究不同，在实际应用中，视频目标跟踪技术仍面对着诸如场景的复杂化，目标的突然变化，光照变化等多个难题。本论文针对类似对象干扰、动态模糊、低对比度、部分遮挡和光照变化等实际生活中出现在被跟踪目标所

6、在视频序列的常见情况做出了分析研究，取得了一些主要研究成果，说明如下：1.提出一种基于空间邻域约束编码的视频跟踪方法。该方法采用了新的约束策略，即通过加权码进行双重加权的空间邻域约束编码模型，该模型是通过分别考虑特征像素的相邻像素的灰度加权编码及他们之间的欧式距离加权编码来得到的。该模型除了考虑像素本身颜色值以外，还将距离这类空间信息考虑在内，以获得在复杂场景的帧提取对应像素各种特征的健壮的代码。它进一步增强了编码的稳定性，使目标跟踪所使用的跟踪器更加健壮，在进行目标跟踪时取得了更加精确可靠的跟踪效果。2.在空间邻域

7、约束编码的基础上，提出了其与Meanshift(均值漂移)综合后跟踪这样一种视频追踪方式。本方法在利用空间邻域约束编码模型来得到目标像素准确编码的同时，加入了Meanshift算法。Meanshift算法拥有的优势为：1.运算成本低，当待追踪标的范围确定时，能够以24帧/秒的速率进行追踪；2.即使目标产生形变，角度偏移，其边际不完全显示等情况，该算法也会排除干扰，准确追踪这两类优势。从而在确保算法健壮性的基础上提高了算法的实时性，使其面对复杂的场景时也可以做到准确定位跟踪。本文工作得到了陕西省自然科学基础研究计划项目

8、(2014JM8301)与中央高校基本科研业务费的资助关键词：目标跟踪,空间邻域约束编码,线性局部约束编码,SIFT描述子,均值漂移论文类型：应用基础技术I西安电子科技大学硕士学位论文IIAbstractAbstractOneofthebiggestdreamofentirehumanraceistolettherobothavethesame