基于背景感知滤波器的集成跟踪算法研究

发布时间：2020-04-08 11:36

【摘要】：目标跟踪作为计算机视觉领域重要的分支,已在实际生活的各个领域得到广泛应用,如智能监控、人机交互、无人驾驶等。尽管目标跟踪领域经过长时间的发展已积累大量优秀的成果,但由于跟踪场景的复杂性,如目标形变、尺度变化、遮挡、运动模糊等,目前仍没有一种算法能良好的适应所有跟踪场景,因此如何提升跟踪算法对复杂场景的鲁棒性仍然是一项艰巨的任务。本文基于目前主流的相关滤波跟踪框架,针对复杂场景下目标跟踪面临的挑战,从特征提取、尺度预测、遮挡处理、集成处理四个角度对背景感知滤波器算法进行改进。论文主要工作如下:第一,针对特征单一和尺度估计不精确的问题,本文分别使用特征融合策略和引入快速尺度滤波器来提高背景感知滤波器算法的性能。首先,在算法的特征提取阶段引入多种互补特征融合为强特征,增强特征对目标的表征性。其次,通过引入快速尺度滤波器来对目标尺度进行单独预测,提升算法的跟踪性能。第二,针对遮挡问题,在第一点改进算法的基础上,提出一种基于特征融合与快速尺度滤波的平行跟踪算法。通过对相关响应图在跟踪器正常跟踪情况与目标受遮挡的情况下的峰值特点进行分析,提出一种响应图质量波动评价指标用于遮挡判断,并采用平行跟踪策略用以区分目标遮挡与大幅形变。第三,针对单一跟踪器容易漂移和特征利用率低的问题,提出一种改进的多线索集成跟踪算法。该算法集成了采用不同特征的多种基础跟踪器,用改进的综合鲁棒性评价指标对多个跟踪结果进行决策,有效判别出最佳跟踪结果,通过最终结果的反馈实现多跟踪器之间的相互纠错机制,有效增强算法整体鲁棒性。在实验方面,基于OTB-100基准数据集对上述提出的基于背景感知滤波器改进的平行跟踪算法和多线索集成跟踪算法进行了大量实验,并和其它主流算法进行了对比分析,实验表明了本文所提出改进方法的有效性,其改进后的算法具备更佳的跟踪性能。
【图文】：

图２－２相关滤波跟踪算法框架逡逑在初始化完成后，在第一帧中，，通过对以目标中心划定的搜索域（目标尺度逡逑

ｆ逦ＰＨ酬逡逑图２－３边界效应示意图（左边为原始样本，右边为循环移位样本）逡逑２．４．２背景感知滤波器逡逑针上述问题问题，Ｈ．－Ｋ．邋Ｇａｌｏｏｇａｈｉ等进一步对循环移位采样进行改进（ＢＡＣＦ），逡逑在循环移位的基础上通过结合一个掩模矩阵来实现样本移位过程中对真实样本的逡逑选取，能在更大范围的图像上进行滤波器的训练，训练样本数量与质量大幅提升，逡逑相比其他处理边界效应的算法性能优越。另外一些处理边界效应的方法，如ＳＲＤＣＦ逡逑使用空域正则化在范围图像上惩罚训练过程中的滤波器边界像素，但速度较慢，只逡逑有５ＦＰＳ；邋ＣＳＲ－ＤＣＦ中使用颜色掩膜来选取可靠图像区域作为样本，只有在高分辨率逡逑的彩色图像上才能发挥良好效果，使用受限。接下来将简要介绍ＢＡＣＦ算法的原理。逡逑焌ｍ■？遍栙逡逑Ｐ逦Ｐ逦Ｐ逦Ｐ逦Ｐ逡逑ｉｊ邋Ｍ逡逑图２－４邋ＢＡＣＦ算法原理示意逡逑１４逡逑
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN713;TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 欧阳普仁,杨叔子;一种改进的Marple算法[J];南京理工大学学报(自然科学版);1988年01期

2 黄小蓓;隆永红;;分布式数据库管理系统中的N&发控制——算法及其性能分析[J];计算技术与自动化;1988年02期

3 冯成进;;0—1规划新算法的改进[J];曲阜师范大学学报(自然科学版);1988年02期

4 曾秀;魏振华;;猴群算法及其改进综述[J];电脑知识与技术;2017年32期

5 许灿英;;算法合谋反竞争问题初探[J];合肥工业大学学报(社会科学版);2019年02期

6 段艳明;肖辉辉;林芳;;新授粉方式的花授粉算法[J];计算机工程与应用;2018年23期

7 肖海军;王芬艳;卢常景;曹颖;;一种有效的多峰优化鸟群算法[J];中南民族大学学报(自然科学版);2018年04期

8 覃远年;梁仲华;;蚁群算法研究与应用的新进展[J];计算机工程与科学;2019年01期

9 肖辉辉;段艳明;林芳;;新搜索策略的花授粉算法[J];电子测量与仪器学报;2019年07期

10 梁昔明;高超;龙文;;基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法[J];数学的实践与认识;2019年19期

相关会议论文 前10条

1 苗强;刘晓琳;王仲奇;;随机球重叠判断算法改进研究工作进展[A];中国原子能科学研究院年报 2013[C];2014年

2 殷凡;王海斌;李超;;改进蝙蝠算法在DOA估计中的应用[A];2019年全国声学大会论文集[C];2019年

3 李超;余昭平;;基于矩阵的Apriori算法改进研究[A];第二届全国信息检索与内容安全学术会议（NCIRCS-2005）论文集[C];2005年

4 王蓬;宋明玉;张林芳;王新远;;广义自适应相干累积算法改进及其在线谱增强中的应用[A];中国声学学会2007年青年学术会议论文集（上）[C];2007年

5 孙迪峰;方厚林;梁旭斌;赵天青;张亮永;;宽带MUSIC算法中同步干扰研究[A];2019年全国声学大会论文集[C];2019年

6 郝红星;吴玲达;宋汉辰;;一种残损图像修补算法改进与实现[A];第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集[C];2009年

7 解迎刚;王志良;郑珊山;;基于LANDMARC及其算法改进的RFID室内定位研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

8 王笃侠;冷晟;周燕飞;;单件小批生产模式下的MRP算法改进[A];全国先进制造技术高层论坛暨第七届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2008年

9 邹锦峰;;水面仿真研究及算法改进[A];全国首届数字（虚拟）科技馆技术与应用学术研讨会论文集[C];2007年

10 林关成;李亚安;;一种支持向量机训练集选取算法改进[A];2009’中国西部地区声学学术交流会论文集[C];2009年

相关重要报纸文章 前2条

1 记者 宛霞;风云卫星云导风算法改进[N];中国气象报;2018年

2 记者 陈姝;深企为大桥定制人脸识别方案[N];深圳商报;2018年

相关博士学位论文 前10条

1 周凌云;几种典型群智能算法及其更新机制研究[D];武汉大学;2018年

2 张代雨;多学科优化算法及其在水下航行器中的应用[D];西北工业大学;2017年

3 钟林峰;复杂网络中关键节点的挖掘算法研究[D];电子科技大学;2018年

4 邱实;多光谱卫星遥感影像云及云阴影精准检测算法研究[D];电子科技大学;2018年

5 孙宁;人工免疫优化算法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

6 陆楠;关联规则的挖掘及其算法的研究[D];吉林大学;2007年

7 胡铟;基于单目视觉的运动目标检测与跟踪算法研究[D];南京理工大学;2008年

8 王珏;生物地理学优化算法的研究及应用[D];哈尔滨工程大学;2013年

9 黄松;面向多应用场景的粒子群优化算法研究[D];江南大学;2017年

10 安琦;信号侦收中的识别与分类理论与算法研究[D];电子科技大学;2017年

相关硕士学位论文 前10条

1 郑亚东;基于布谷鸟算法的北斗治安巡防系统的研究与实现[D];江苏科技大学;2019年

2 陈明义;基于自适应LMS算法的滚动轴承故障诊断[D];石家庄铁道大学;2019年

3 翟展;基于CAD-DCF的运动目标鲁棒跟踪算法研究[D];华中科技大学;2019年

4 王海羽;基于节点序约束的贝叶斯网络结构学习算法研究[D];燕山大学;2019年

5 庄杰鹏;求解约束凸优化问题的修正Cauchy-Barzilai-Borwein算法[D];福州大学;2018年

6 苏建楠;部分学习机的概念、算法及应用[D];福州大学;2018年

7 李莉;一种改进的ID3算法及其在银行信用卡违约评估中的应用[D];华中科技大学;2019年

8 袁洁;三支决策聚类算法的改进及应用研究[D];山东科技大学;2018年

9 杨超杰;粒子群优化算法的改进及应用研究[D];云南大学;2019年

10 罗久桓;基于背景感知滤波器的集成跟踪算法研究[D];云南大学;2019年

本文编号：2619291