基于超像素的压缩感知跟踪

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1、基于超像素的压缩感知跟踪Superpixel-BasedCompressiveTracking学科专业：计算机科学与技术研究生：周健指导教师：张冰怡副教授天津大学计算机科学与技术学院二零一五年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他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

2、。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要复杂场景下的目标跟踪是计算机视觉领域最热点的课题之一。经过几十年的研究，目标跟踪技术有了长足的发展，并在

3、视频监控、智能交通、人机交互等民用和军事领域上都有广泛的应用。但在实际应用中，目标跟踪依然是很有挑战的问题，例如光照变化、目标外观变化，目标被遮挡和复杂背景干扰等众多因素。这些因素对目标跟踪算法的鲁棒性和实时性提出很高的要求。当前，基于压缩感知理论的跟踪算法通过应用随机测量矩阵去压缩图像信号来提取低维特征，极大地提高跟踪算法的实时性且越来越引起人们注意。然而当前景目标和背景在形状或者纹理相似时，跟踪结果可能并不准确。针对此，本文提出基于超像素的压缩感知跟踪（Superpixel-basedcompr

4、essivetracking，SCT）算法，该算法根据新来的帧和目标在超像素之间的相似性来构建置信图。超像素块能把像素聚合成有意义原子区域，SCT算法吸收其优点。置信图提供很强的证据用来度量目标出现的可能性，这能够捕捉到在超像素级别目标和背景局部外观颜色的不同，同时改进实时压缩感知跟踪（Fastcompressivetracking，FCT）算法的粗粒度到细粒度搜索策略。综上，本文提出基于超像素的压缩感知跟踪算法，该算法不仅考虑到目标和背景在形状或者纹理的不同，而且充分利用超像素级别判别性强的颜色描

5、述子构建的置信图提供指导。在具挑战性视频序列上的实验结果表明就准确性和鲁棒性而言提出的算法优于最新水平的算法。关键词：压缩感知，置信图，超像素，目标跟踪IABSTRACTObjecttrackingundercomplexscenarioisoneofthehottesttopicsinthefieldofcomputervision.Afterdecadesofresearch,objecttrackingtechnologyhasmadegreatprogressandhasawiderange

6、ofapplicationsinthecivilianandmilitaryfieldssuchasthevideosurveillance,intelligenttransportation,human-computerinteraction.However,objecttrackingremainsachallengingprobleminhandlingcomplexobjectappearancechangescausedbyillumination,pose,occlusionandclu

7、tteredbackground.Thesefactorsputforwardhighrequirementsontherobustnessandreal-timeperformanceoftheobjecttrackingalgorithm.Currently,trackingmethodsbasedonthecompressivesensingtheorybyapplyingrandommeasurematrixcanextractthelow-dimensionalfeaturesandgre

8、atlyenhancethetrackingspeedandareattractingmoreandmoreattentions.Howeverthetrackingresultsmaybecomeinaccurateifthesamplesofthebackgroundandtheforegroundtargethavesimilaritiesintheshapeortextureandaccordinglythestrategymaynotwork.Forthis