上下文信息和颜色信息融合的目标跟踪算法研究

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1、学校代码１０３４５研究类型泉础研究蘇《知ｇ鳴ＺＨＥＪＩ／ＮＧＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ：、＾声、ｆＣ＊＊。＇０Ｌ，、．ＭＡｉ；）：＞弁．．＂一、－＾．一，．．＇＇‘人．＇．－ｋ‘“＇尸．；、Ａ、？＇？．、．＞／＊？４ｖ．’＇、？．？—－’．、‘‘、：、■名一：．．＊．、■．－＇Ｉ＞．＇Ｉ，—硕去学位论文一－，、’ｉ，，．矜谓．ｒ＇１＇气；村＇■＇‘，＇中睡目目惊跟踪算巧硏究４．：上下女信息和颜色信息融合的＇＊＾，？■Ｘ－■、＇：，．。．古．一

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4、研究发展的进程中，针对机器视觉方面的科学研究己经成为计算机研究领域非常热口的研究方向。基于视频的运动目标跟踪算法的优化研究在机器视觉研究热潮中是最为重要的一航及医疗诊断个研究分支。视频跟踪在现代生活中如智能监控，交通管制，军事导一等众多领域中都有广泛的应用。因此，设计个鲁棒的目标跟踪算法在理论和实践中都具有十分重大的意义。在实践应用当中，运动目标的跟踪算法研究依然存在各种各，环境，，目样的挑战，如目标被部分遮挡或全部遮挡光照变化目标运动突兀标外观，，都会对目标纹理改变，背景混杂，低分辨率等如果这些不利因素得不到解决的话。跟踪的效果产生不利影响，甚至

5、跟踪失败到目前为止，有众多计算机视觉研究人员在对目标跟踪算法不断优化做出了巨大的努力和贡献，但是在不限制的长时间动态视一频中，使得成功地设计出个，由于外部环境的不可预测性Ｗ及目标外观特征多变性一个较难的研究课题鲁棒的目标跟踪算法成为了。一基于相关滤波器的视频目标跟踪算法是当前最为流行的跟踪算法之。相关性滤波器运用于目标跟踪的思想：相关性是用来衡量两个信号的相似度的，如果两个信号一，，越相似，则其相关值就越高。在设计跟踪算法时需要设计个滤波模板使得当它作用在跟踪目标位置上时得到的响应最大，则此位置为当前峽中目标的位置。本文在，基于相关性滤波器跟踪的基

6、础之上，针对跟踪过程中存在的遮挡问题引入了多信息一融合跟踪的思想，提出了种结合上下文信息和颜色信息来描述目标特征的跟踪算法。本文的主要工作如下：一１）提出了种改进的上下文信息目标跟踪算法。该算法通过改进貴信图的计算一方式巧Ｐ每晌目标位置的响应方式，使ＳＴＣ目标跟踪算法的目标位置和目标尺度大）小更加准确。。实验结果对比也表明了该方法能有效地提高原算法的准确性１２一）提出了种融合上下文信息和目标外观信息（颜色信息）的目标跟踪方法。该方法首先利用图像灰度信息和目标中也点与目标周围局部区域之间的空间位置信，息来获取上下文信息，同时计算并利用颜色信息来描

7、述目标的外观特征信息然后我一个基于上述两种信息的目标滤波模板们设计，最后通过相关性滤波器响应，得到下一顿目标的位置。最终实现了长时间的鲁棒性目标跟踪算法。一，个准确的本文的最终研究目的就是通过上述研究工作设计出、鲁棒的目标跟踪算法。本文算法是采用了多种特征信息融合的方式来提高准确率和成功率，同时保证跟踪算法实时高效的运行。为了验证本文算法的实用性和有效性，在实验过程中，和己有经典的跟踪算法进行了对比，并在多个测试视频序列上进行实验。实验结果表、环明，本