基于低秩表示的运动目标检测与跟踪

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2、：義ｌｆ儀．，矜：瞥．＾分类号：密级：UDC：学号：硕士学位论文基于低秩表示的运动目标检测与跟踪ResearchonTargetDetectingandTrackingonLowRankRepresentation学位类别：工学硕士作者姓名：丰义琴学科、专业：控制理论与控制工程研究方向：模式识别与图像处理指导教师：杨国亮教授2016年5月日基于低秩表示的运动目标检测与跟踪学位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，论文中不包含其他人已经发表或撰写，除了文中特别加标注和

3、致谢的地方外过的研究成果，也不包含已获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示谢意。一申请学位论文与资料若有不实么处，本人承担切相关责任。研究生签名：八时间：《年（月／口牟学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理工大学关于收集、保存、使用学位论文的规定：即学校有权保存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校有权将将学文论文的全部或者部分内、、容编入有关数据库进巧检索，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编Ｗ供查阅。和借阅；学校有权

4、按有关规定向国家有关部口或者机构送交论文的复印件和电子版本人允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复巧件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授权书学位论文作者签名）：导师签名（手写）：（手写终和签字曰期，以：＞年＾月曰签字曰期：ｆ曰Ｉ江西理工大学数艘是学位论文摘要低秩表示方法是将观测数据分解为低秩块与稀疏块和的形式的一种手段，由于该方法对噪声具有较好的鲁棒性而受到广大学者的关注。目前，低秩表示方法已经比较多地用于人脸识别，目标检测等领域，且取得了较好的效果，此外，近

5、年来也有一些学者试图将其应用于目标跟踪问题，取得了一定的成果。低秩表示方法有些类似“万金油”，然而具体问题仍需具体分析，若一个大问题的解决方案中只有低秩表示显然还不够，经常采用其他理论与之相联合，以使得整个算法的性能最优。1、相关理论分析。首先对低秩表示理论进行分析和论述；然后再对运动目标跟踪算法中所应用的粒子滤波相关理论进行阐述与分析。2、基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测。在研究几种典型运动目标检测算法的基础上，本文提出了一种基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测算法。采用低秩表示方法对若干连续视频帧进行低秩分解，并将分解所获得的低秩部分对应的

6、左奇异值矩阵的正交补引为投影矩阵；再构建投影模型，拟合出数据的稀疏前景；最后采用视频分段分析法则对投影矩阵进行动态更新，从而保证所分离的背景以及前景的有效性。对比实验结果证实了所提算法具有很好的检测效果，对复杂的运动前景和动态背景的处理表现了很强的鲁棒性。3、基于加权低秩表示的单目标跟踪。粒子滤波理论框架下，本文提出一种基于加权低秩表示的单目标跟踪算法，该算法将目标跟踪问题转化为低秩表示模型，并采用加权低秩表示方法对模型进行求解，从而获取每个粒子数据在模板字典上对应的低秩表示系数，其中，模板的选取采用目标模板与背景模板的组合形式，那么，对于每一个粒子，它在目标

7、模板上对应的系数和与在背景模板上对应的系数和的差值越大则说明该粒子为目标的可能性越大。此外，对于模板的更新，采用将跟踪结果与目标模板进行相似性度量的方式，当跟踪目标与目标模板的相似度小于相似度阈值时，对模板进行更新，否则模板不更新。实验结果证明本文算法具有较好的目标跟踪效果，对目标尺度变化，环境光照变化，遮挡，目标姿势变化等多个因子的影响都表现出了较强的鲁棒性。关键词：低秩表示方法；运动目标检测；运动目标跟踪；粒子滤波；加权低秩表示方法；相似性度量IAbstractABSTRACTLowRankRepresentation(LRR)isamethodtodec

8、omposetheobservedda