基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究

发布时间：2024-04-21 09:46

　　随着智能化设备的兴起,计算机视觉的研究越来越受到人们的关注,而目标跟踪作为其中的一个研究方向,扮演着重要的角色,被广泛应用于智能视频监控、人机交互、虚拟现实、机器人视觉导航、视频剪辑与分析、医学诊断等领域。目前,国内外对一般目标跟踪的研究较为广泛,取得了不错的效果,但对扩展目标跟踪的研究却很少,现有的算法都只能解决特定场景下的跟踪问题。扩展目标与一般目标相比所占视场比例范围较大,在运动过程中除了会出现尺度变化、光照变化、旋转变化、形变等情况外,还有可能会超出视场范围。另外,扩展目标拥有较为丰富的边缘、纹理、形状、关键点等特征,这些特征能够帮助跟踪算法建立一个鲁棒的模型。因此,本文从特征提取与表示的角度出发,对扩展目标跟踪算法进行了深入研究。本文主要研究工作包括:1.介绍了目标跟踪的研究背景和意义,分析了当下国内外的研究现状,重点对判别式方法相关滤波进行了介绍,发现其具有稳定跟踪的优点,可以为扩展目标跟踪提供一个稳定的框架;然后介绍了常见的特征提取与表示方法,对其进行了分类,并通过实验对比分析其优缺点和使用场景;最后深入研究了广义霍夫变换,分析其能够对任意形状的物体进行检测的原理,发现其...

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1三种目标的示例

第1章绪论3在利用扩展目标丰富的细节特征对目标进行表观建模，增强跟踪算法的适应性和鲁棒性。(a)弱小目标(b)一般目标(c)扩展目标图1.1三种目标的示例Figure1.1Exampleofthreetargets1.2扩展目标跟踪领域主要面临的挑战扩展目标与一般目标相比，所占视....

图2.1FAST角点检测原理，引自文献[68]

基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究12等。特征点检测就是要找到图像中关键点（角点）的位置。Moravec是最早的特征点检测算法，该算法计算某个像素点四个方向（水平，垂直、对角线，反对角线）的灰度方差，取最小值作为该像素点的兴趣值，然后通过像素点的兴趣值判断该像素点是否是候选角点，....

图2.33*3图像区域

基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究16参数调节。该算法首先计算每个像素点的水平线角度（与该像素点梯度方向垂直的线的角度）得到一个水平线场（Level-LineField），然后在水平线场中使用区域生长法进行切割得到线支持区域（LineSupportRegions），并对其进行矩形....

图2.5循环移位，引自文献[33]

基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究202.3.2循环矩阵目前主流的跟踪方法大多都基于检测（tracking-by-detection），如：机器学习加图像特征类的方法和相关滤波类方法。这些方法通常需要采集（稀疏采样）大量的训练样本进行模型训练，而大样本量会导致计算量的增加。另一方....

本文编号：3960726