基于色彩名称的目标跟踪算法研究

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1、学校代码：10564学号：2013210102分类号：TP242.6+2密级：硕士学位论文基于色彩名称的目标跟踪算法研究覃为广指导教师：宋鸿陟教授学院名称：数学与信息学院专业名称：计算机软件与理论答辩委员会主席：战荫伟教授中国·广州2016年6月华南农业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律

2、结果由本人承担。作者签名：日期：学位论文提交同意书本学位论文符合国家和华南农业大学关于研究生学位论文的相关规定，达到学位授予要求，同意提交。导师签名：日期：学科带头人签名：日期：摘要目标跟踪一直是计算机视觉领域研究中的一个核心研究方向。目标跟踪在实际生活中的意义非常重大，例如它广泛应用于智能交通系统、视频监控系统、人机交互、视频检索、视频压缩、三维重建、虚拟现实等方面。尽管在过去几十年中，目标跟踪技术取得了长足的进步，但它仍然存在一些尚未解决的问题，例如光照变化、遮挡、大雾天、雨天、下雪天、目标尺寸变化、背景杂乱和跟踪实时性的要求

3、等问题。自适应颜色属性实时视觉跟踪（ColorName，即色彩名称，简写CN）算法是一种基于判别式的目标跟踪算法，该算法采用高效的正则最小二乘法分类器代替传统SupportVectorMachine（SVM）分类器进行分类，采用循环矩阵和傅里叶变换来进行稠密样本化，采用CN空间颜色特征值和灰度值共同代表目标的特征，采用主成分分析的方法对高维的颜色数据进行降维，以此降低跟踪目标的计算复杂度，最后分类器的参数更新会考虑到之前跟踪过的所有帧而不仅仅是前一帧和当前帧。因为CN算法对许多图像序列都能有效跟踪，而且实时性好，所以该算法得到了学

4、者们的广泛关注和重视。然而，CN算法一方面仅依据目标的CN颜色特征进行跟踪，另一方面仅根据当前帧的目标中心位置确定后一帧目标的搜索范围以及后一帧图像进行预处理的高斯滤波中心。由于这些缺陷会导致该算法在一些图像序列上会出现严重的目标跟偏或跟丢。为了了解当前跟踪算法和进一步提高CN算法的性能，本论文的主要工作包括：（1）对现有的目标跟踪算法进行了总结分类以及分析，并对CN算法原理进行了较为详细的研究分析。（2）由于CN算法中仅依据颜色特征进行跟踪，当图像序列中出现目标被遮挡或是背景颜色和目标颜色相近的情况下，该算法容易丢失目标。针对该

5、问题，本文提出采用CN算法结合边缘提取算子获得颜色的边缘特征进行目标跟踪。计算机仿真实验结果表明，基于高斯拉普拉斯的CN算法能有效提高目标跟踪效果。（3）由于一方面CN算法中仅依据当前帧的目标中心位置确定后一帧目标的搜索范围，当图像序列中出现目标不在目标的搜索范围内的情况下，该算法容易丢失目标，另一方面CN算法中仅依据当前帧的目标中心位置确定后一帧图像进行预处理的高斯滤波中心。针对该问题，本文提出对当前帧的目标中心进行惯性漂移，接着以漂移后的目标中心位置来确定后一帧目标的搜索范围以及后一帧图像进行预处理的高I斯滤波中心。实验结果表

6、明，本文算法不仅优于CN算法，而且优于近年一些效果比较好的目标跟踪算法，有更高的跟踪精度，平均跟踪速度也达到了标准视频的要求。关键词：目标跟踪；颜色特征；边缘特征；高斯拉普拉斯；惯性漂移IIResearchOnTargetTrackingAlgorithmBasedOnColorNameQinWeiguang(CollegeofMathematicsandInformatics,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou,510642,China)Abstract:Targettracki

7、nghasbeenamajorresearchinthefieldofcomputervisionresearch.Targettrackingisverysignificantinreallife,forexample,itiswidelyusedinintelligenttransportsystems,videosurveillancesystems,human-computerinteraction,videosearch,videocompression,3Dreconstruction,virtualreality.A

8、lthoughthetargettrackingtechnologyhasgainedgreatprogressinthepastfewdecades,itstillhassomeunresolvedissues,suchaslightingcha