采用核相关滤波器的多尺度自适应跟踪算法研究

《采用核相关滤波器的多尺度自适应跟踪算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、Ｆ？＾ｓ功純謂从考硕士学位论文ｇｇｇｌｉ？＾ｇｉ采用核相关滤波器的多尺度自适应跟踪算法研究作者姓名王嘉丰学校导师姓名、职称刘凯教授企业导师姓名、职称王岗高工申请学位类别工程硕士学校代码10701学号1503121779分类号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文采用核相关滤波器的多尺度自适应跟踪算法研究作者姓名：王嘉丰领域：计算机技术学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：刘凯教授企业导师姓名、职称：王岗高工学院：计算机学院提交日期：2018年6月AdaptiveScaleObjectTrackingwithKernelizedCorr

2、elationFiltersAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerTechnologyByWangJiafengSupervisor:LiuKaiTitle:ProfessorSupervisor:WangGangTitle:SeniorEngineerJune2018西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的

3、研宄成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同事对本研宂所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处一，本人承担切法律责任。〇ｌ本人签名：＜上十日期：｝＾西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阋、借阅

4、论文，；学校可以公布论文的全部或部分内容允许采用影。印、缩印或其它复制手段保存论文同时本人保证，结合学位论文研宄成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在。＿年解密后适用本授权书本人签名：ｉｋ导师签名：＼曰期：＞／寧Ａ＞ｈ）日期：摘要摘要在计算机领域中，目标跟踪具有极为重要的作用，例如，可以将其应用于监控、人机交互、成像制导等方面。从本质上来讲，对于目标跟踪而言，就是通过对目标以及背景图像流的处理，进而确定出目标具体位置所在。通过这些年的研究，人们在此方面已经探索出了诸多合理性的跟踪方法，然而，由于光照、姿态、

5、尺度等多方面因素的影响，进而导致目标跟踪过程依然存在诸多困难。对于目前所使用的跟踪器而言，其均未能够实现对尺度变化的有效处理。因此，本文研究主要是建立在传统的基础上，借助于尺度恒定特征变化的方式，提出对应的目标跟踪算法。对于此算法来讲，主要是借助于核函数，通过最小二乘法进而对滤波器进行相应的计算，同时，借助于尺度不变的特性来实现对图像样本的收集，利用在线学习进而实现对目标位置以及尺度的精准性监测，实现对滤波器的及时更新。SIFT（尺度不变特征变换），该方法诞生于1999年，是由DavidLowe所提出，在2004年得到了较为充分的完善。借助于此算法，能够实现对两幅图形的有效处理，即对

6、其进行平移、旋转等操作，进而确定两者间的匹配性。通过将其同其他算法进行比较，确定出SIFT具有较强的健壮性。另一方面采用核相关滤波器，其中循环矩阵对角化和最小二乘分类器大大降低了运算量。在根据当前帧和上一帧的信息训练出相关滤波器之后，与新输入的帧进行相关性计算，置信图中得分最高的那个点（或者块）就是最可能的跟踪结果。借助于核函数，能够实现低维向高维的映射。通过将SIFT同核相关滤波器相集成，便能够赋予算法下述特点：（1）对于SIFT而言，其表示的是图像局部位置的特性，其不变性指的是在进行平移、旋转、缩放、亮度、视觉等方面进行调节时，具有较好的稳定性；（2）多量性，也就是说，尽管只有个

7、别物体，但是，也能够产生诸多SIFT特征向量；（3）独特性好，信息量较为丰富，能够将其用于数据查找领域；（4）速度快，通过相应的优化以后，便能够满足实时性方面的需求；（5）可扩展，能够较好的同其他特征向量结合使用。为实现对本算法性能的验证,本文选择了10组视频进行相应的测试，同时，还选择了7种常用的跟踪方法实施比较。由实验结果可知，同其它6种方法相比，跟踪精度提升了6.9%左右。与此同时，当目标在尺度、光照、姿态等方面产生变化时，本方法依然具有较好的鲁棒性