tld目标跟踪算法的改进研究

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1、学号130085208014TLD目标跟踪算法的改进题目研究作者廖剑兰学科、专业电子与通信工程指导教师张小锋副教授申请学位日期2016年6月学校代码：10406分类号：TP391.4学号：130085208014南昌航空大学硕士学位论文（专业学位研究生）TLD目标跟踪算法的改进研究硕士研究生：廖剑兰导师：张小锋副教授申请学位级别：硕士学科、专业：电子与通信工程所在单位：信息工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：南昌航空大学TheimprovedresearchoftargettrackingalgorithmbasedonTLDframworkinvideoimages

2、ADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnElectronicsandCommunicationEngineeringbyLiaoJianlanUndertheSupervisionofA.Prof.ZhangXiaofengSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJuly,2016摘要视频目标跟踪技术是计算机视觉领域的重点研究方向之一，在军事和民用领域得到了广泛的应用，比如导弹制导，智能交通，安防监控及医学图像等诸多领域，因此，对

3、视频目标跟踪技术的研究有着重要的经济价值和广泛的应用前景。视频目标跟踪技术在近三十年得到了快速的发展，但能长时间可靠地对运动目标进行跟踪的技术还远未成熟。TLD跟踪算法是一种能长时间对目标进行跟踪的算法，然而，该算法在遇到目标遮挡、形变、光照变化以及目标数量较多等情况时，就不能对目标进行很好地跟踪。本文对TLD跟踪算法进行了深入分析，并对其在应对遮挡、形变、光照变化的不足和实时性较差等问题，提出了相应的改进措施，主要有以下几个方面：（1）提出了一种TLD跟踪算法与卡尔曼滤波相结合的跟踪算法。该算法主要是解决单目标出现遮挡导致跟踪失败的问题。当正常跟踪时，利用TLD跟踪下一帧的状

4、态作为观测值更新卡尔曼滤波器；当目标出现遮挡时，利用卡尔曼预测的下一帧状态作为观测值更新TLD跟踪算法。（2）提出一种TLD跟踪算法与尺度自适应meanshift相结合的跟踪算法。该方法主要是解决单目标出现形变导致跟踪失败的问题。通过TLD跟踪算法动态调整尺度自适应meanshift算法的迭代起始点，之后，利用尺度自适应meanshift为TLD跟踪算法提供更新模板。（3）提出一种改进的TLD多目标跟踪算法。该算法分别对TLD模型中的检测器和跟踪器进行了改进。对检测器的改进主要体现在通过提升检测器的检测效率和降低算法的运算量，来提高跟踪的实时性。对跟踪器的改进主要是对它所采用的

5、LK光流法进行改进，解决LK光流法不能对大幅运动的目标和光流场变化的目标进行很好跟踪的问题。通过一系列的实验仿真，结果表明，本文的算法改善了TLD单目标跟踪过程中目标出现遮挡或形变导致跟踪失败的问题，以及TLD多目标跟踪实时性差和不能很好跟踪大幅运动目标的问题。关键词：目标跟踪，遮挡，形变，光照变化，实时性IAbstractVisualtrackinginvideoimageshasalwaysbeenakeyresearchdirectioninthefieldofpatternrecognition.Ithaswidelyapplicationprospectandhuge

6、economicvalueinmilitaryandcivilfield,suchasmissileguidance,trafficmonitoring,securityalarming,intelligentnavigationandtheotherareas.Thetechnologyoftargettrackinginvideoimageshasbeendevelopingrapidlyinthepastthirtyyears,butthewaysforlongtimeofreliabletrackingarecurrentlyfarfrommature.TLD(Trac

7、kingLearningDetection)isanalgorithmsuitableforlongtimetracking,however,therearestillobjectocclusion,posevariation,illuminationandreal-timeproblems.TosolvetheseproblemsofTLD,weproposedthecorrespondingimprovementmeasures,mainlyinthefollowingaspects:(