基于目标拆分直方图的行人目标跟踪算法研究

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1、分类号TP391学校代码10590UDC620密级公开深圳大学硕士学位论文基于目标拆分直方图的行人目标跟踪算法研究学位申请人姓名原泽峰专业名称信息与通信工程学院(系、所)信息工程学院指导教师姓名李良群副教授深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文基于目标拆分直方图的行人目标跟踪算法研究是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日摘要随

2、着社会信息的高度密集化和复杂化，传统的人力视频监控已经满足不了人们对突发事件实时处理的需求。正因为如此，智能视频监控技术得到了广泛的关注和重视，现在已经成为当前国际上最被关注的前沿研究领域之一。视频多目标跟踪作为智能视频监控领域的一个重要研究方向，主要解决在不需要人为干预情况下实现对动态场景中运动目标的自动检测与跟踪，具有重要的理论意义和广泛的应用前景。为此，本文针对静态摄像场景多目标跟踪中的目标匹配、数据关联、状态滤波等几个关键问题进行深入研究。主要研究内容如下：针对行人目标跟踪中颜色直方图不能够反应目标局部颜色特征的问题，提出了一种基于目标拆分直方图的目标匹配算法。在提出算法

3、中，为了能够融入局部颜色特征，将目标与待匹配目标拆分为上下两个子块，分别计算两个子块的直方图相似度，并利用子块相似度构建相似性系数函数，最后加权融合得到目标与待匹配目标的直方图相似度。实验结果表明，在相关系数、卡方、交集、Bhattacharyya距离等四种直方图相似度度量标准下，提出的算法有更好的匹配效果。针对高频遮挡等复杂情况下的视频多目标跟踪问题，提出了一种基于拆分直方图和关联矩阵的行人多目标跟踪算法。在提出算法中，利用混合高斯模型目标检测方法得到目标观测，根据目标与观测的重叠面积比例建立目标与观测的关联矩阵，并依据关联矩阵对目标与观测关联中一对一、一对多、一对零、零对一、

4、多对一以及多对多等六种情况给出了具体的处理方式；同时，对目标与观测中多对一的情况，给出了一种基于拆分直方图的尺度自适应局部粒子滤波算法，通过自适应调整粒子尺度，获得目标与粒子的最佳匹配结果。实验结果表明，提出算法能够对复杂运动、目标被遮挡以及目标交汇等情况下的多目标进行有效跟踪。关键字：混合高斯；直方图匹配；关联矩阵；粒子滤波；目标跟踪IAbstractWiththehighintensiveandcomplexityofthesocialinformation,thetraditionalvideosurveillancecannotmeetthedemandforreal-t

5、imeprocessinginemergencies.So,intelligentvideosurveillancetechnologyhasbeenwidelyconcerned,andnowhasbecomeoneoftheworld'smostconcernedfieldsoftheforefrontresearch.Asakeytechnologyofintelligentvideosurveillance,videotargettrackingmainlysolvestheproblemthattheautomaticdetectionandtrackingofmovi

6、ngobjectsindynamicsceneswithouthumanintervention,whichhasimportanttheoreticalsignificanceandwideapplicationprospect.Therefore,thispapermainlyresearchseveralkeyissuesinmulti-objecttrackingofstaticvideocamerascene,areasfollows:targetmatching,dataassociationandnonlinearfilter.Toreflectthelocalco

7、lorfeatureoftheobject,anewtargetmatchingalgorithmisproposedbasedonthehistogramofthesubblockoftarget.Intheproposedalgorithm,targetandtemplatewasdividedintotwoblocks(theupperpartandlowerpart),thesimilarityofthehistogramofthetwopartsarecalculate