基于纹理特征的目标识别与跟踪技术研究

发布时间：2020-06-24 11:17

【摘要】：随着计算机软硬件的飞速发展,基于视频图像的目标识别与跟踪技术开始在军事制导、视觉导航、智能监控、医疗诊断等领域发挥重要的作用。而局部描述算子的引入极大地促进了目标识别与跟踪技术的发展。论文首先概述了目标识别与跟踪技术的发展现状及发展趋势,研究了基于特征的目标跟踪算法工作流程及基本原理。并通过三帧差法实现了对运动目标的检测。在对基于特征的目标跟踪算法研究中,选用RGB颜色空间作为目标特征,利用Visual Studio2013实现了基于RGB颜色图像模板的跟踪算法和基于RGB颜色特征的Meanshift算法。为提高跟踪算法的跟踪稳定性和跟踪效率,以改进的局部二值模式(LBP算法)提取的纹理特征量为目标特征,实现了基于纹理特征的目标识别与跟踪算法。并在此基础上融合了纹理特征和颜色特征,实现了基于融合特征的Meanshift跟踪算法。经过实验得出基于纹理特征的模板匹配算法和基于融合特征的Meansihft跟踪算法分别在跟踪稳定性和跟踪效率方面具有显著的提高。论文最后针对所提出的跟踪算法进行整合,并提出一种改进的基于模板匹配和Meanshift的双模跟踪算法,通过对算法的实践得出,该算法即对光照变化、局部遮挡、相似背景的干扰不敏感,又解决了对目标被大面积遮挡而无法跟踪的问题。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：E933;TP391.41
【图文】：

计方法的选择ft 算法中，需要将特征向量变换为目标特征的概率密进行概率密度估计。而常用的概率密度估计的方法有密度估计[20]。密度估计的方法如图 2.3 所示：

图 2.4Meanshif 向量漂移过程eanshift 向量逐渐向密度最大区域偏移，并在 meanshift 向量在迭代过程中不收敛的话，文对 meanshift 算法的收敛性进行证明。性的证明敛性等价于命题：如果核函数是由一个递减,2和, { ( )}h kf j 递减收敛。如果命题成立则，M一个固定值，所以序列, { ( )}h kf j 是有界的，, 12 2, ( ) (|| || ) (|| || k dj i j ih kdcy x y xf j k knh h h+ = 凹函数，所以对于定义域内的任意不相等的1 2'1( ) ( )( )k x k xk xx x ≥ （2.31

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本文编号：2727795