基于判别特征回归的子模优化跟踪算法

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1、＇Ｉ．．，乂產毯＾大‘爹ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕±享恆巧文ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ幽ｒ－基于判别特征回归的子模优化跟踪算法软件工程、／１１学科去作者姓名指导教师２０１６年６月２日ｓ答辩日ｑ硕壬学位论文基于判别特征回归的子模优化跟踪算法乂ＳｕｂｍｏｄｕｌａｒＯｐ村ｍｉｚａ村ｏｎＴｒａｃｋｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＤｉｓｃｒｉｍｉｎａ村ｖｅＦｅａｔｕｒｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ作者姓名：

2、高亚奇学科、专业：软件工程１７学号：２１３０３４指导教师：樊嘉完成日期：２０１６．０３．２２乂連巧义乂嗦ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理王大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果也不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。

3、若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：違寻利划鴻征顶巧斯知獻沁化瓶腺笼冰作者签名：襄棘曰期：＞０／６年月７曰大连理工大学硕±学位论文摘要在当今科学技术的发展下，计算机科学研究中的图像视频处理技术也日益进步，计算机视觉逐渐成为一个热口的研究方向。其中，视频中运动物体的跟踪在许多领域得到了广泛的应用，，，，，如人机交互视频监控视频通信交通控制社会安保和工业生产等。目前研究者们己经提出很多跟踪算法，并取得了显著的成果，，但是在现实的跟踪情境中，光照变化视频中的目标很容易受到姿态和尺度变化，形状崎变或者遮

4、挡等内外因素影响，在跟踪过程中外观会发生较大的变化，在这样的情况下鲁棒的进行目标跟踪仍然是一一个巨大的挑战，，这其中最为关键的问题就是建立个可靠和高效的外观模型使得本文的跟踪方法可Ｗ在这些因素的影响下，仍能准确的刻画目标外观，从而鲁棒的跟踪到目标的状态。在Ｗ往的研究中，可Ｗ发现目标的子区域的特征向量和可能为目标的置信值之间有一定的依赖关系，根据这种依赖关系，在内外因素的影响下依然可Ｗ准确的捕获到目标一的外观特征。因此，本文中提出了种基于判别特征回归的子模优化跟踪算法，该算法从中层视觉角度出发，，利用目标区域的超像素特征向量和置

5、信值组成的训练集采用判别特征回归的方法训练出这种映射关系，初步构建外观模型，得到跟踪图像置信值的初步预测，，。为了使回归模型的预测结果更加准确本文引入子模函数对外观模型进行优化选出了更具有代表性的前景目标区域，对初始的置信值预测进行了优化。最后加入背景因素的影响，根据贝叶斯的理论框架，本文的跟踪算法根据样本区域的置信值和确定目标状态。将本文算法在公开的数据集上进行了测试，并将实验结果和目前前沿的跟踪算法的实验结果从定量和定性两个角度进行了对比，结果表明，本文提出的算法具有准确和鲁棒性，在复杂的内外因素干扰下，也能准确的定位到目标。

6、关键词：目标跟踪特征回归；子模优化；外观模型；鲁棒性；－－Ｉ基于判别特征问归的子模优化跟踪算法ＡＳｕｂｍｏｄｕｌａｒＴｒａｃｋｉｎｇＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅｐｇＦｅａｔｕｒｅ民ｅｇｒｅｓｓｉｏｎＡｂ巧ｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｇｒｅａｔｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｉｍａｇｅａｎｄｖｉｄｅｏｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏ打ｈａｓｂｅｅｎａｎａｔｔｒ

7、ａｃｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄ．Ａｍｏｎｇｖｉｓｕａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ，化ｅｔｒａｃｋｉｎｏｆｍｏｖｉｎｏｂｅｃｔｓｉｎｖｉｄｅｏｈａｓａｗｉｄｅａｌｉｃａｔｉｏ打ｉ打ｌｏｔｓｏｆ行ｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｇｇｊｐｐ，－ｖｉｈｕｍａｎｃｏｍｐｕｔｅｒｉ打ｔｅｒａｃｔｉｏｎｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ，ｖｉｄｅｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｏｎ，ｔｒａｆｉｃｃｏｎｔｒｏｌｓｏｃｉａｌ，，ｓｅｃｕｒｉｔｙａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏ打．Ｔｈｅｒｅｈａｓｂｅｅｎｍａｎｙ

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