压缩追踪算法研究

发布时间：2017-04-26 20:03

  本文关键词：压缩追踪算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目标追踪是近年来一个十分活跃的研究方向,它融合了计算机视觉、人工智能、模式识别等学科技术,在视频安全监控,视频压缩与检索等方面有广阔的应用前景.系统输入图像序列,输出的则是图像中目标的各种属性,如大小、位置等,其目的是为了判断图像序列中目标的位置.影响视频追踪的原因有多个,如光照变化、部分遮挡、目标变形、运动等.追踪算法通常分为生成式算法和判别式算法.压缩感知是一个快速崛起的信号压缩理论.它打破了奈奎斯特采样定律对信号采样率的限制,为信号处理开创了新局面.由于其本身的优越性,该理论一经提出,各学者就争相研究,为其发展做出卓越的贡献.随着压缩感知理论的逐步完善,其应用不再局限于静态信号,与动态追踪算法的巧妙结合有效的减低了计算复杂度,提高了追踪的速度,开创了压缩追踪算法的新格局.基于压缩感知的实时目标追踪算法(CT)是一种新颖的算法,能得到快速准确的追踪效果.实时压缩追踪算法(CT)是由张开华教授于2012年提出的一种在压缩域提取被追踪目标特征的目标追踪算法.CT作为一种新的追踪算法,具有简单、高效、实时的优点,因此受到了广泛的关注,并相继呈现各种改进算法,其中FCT算法增加帧内空间搜索,WCT算法选择具有高分辨率的特征建立外观模型等等.本文将以快速压缩追踪(FCT)算法为重点研究对象,全面分析和比较了CT、WCT和FCT等压缩追踪算法的优缺点,在FCT的基础上提出了改进的分块快速压缩追踪算法.在FCT中,由于压缩测量矩阵的稀疏性,忽略了样本的空间信息,使得提取的特征不能准确的表征样本；当追踪错误时没有补救措施.本文提出一种改进的快速压缩追踪算法,该方法充分利用样本图像的空间信息,分块提取样本的Haar-like特征；利用目标运动估计法矫正分类错误时追踪到的目标.通过调整压缩测量矩阵中行向量的稀疏度以及朴素贝叶斯分类器的阂值可以实现目标的准确追踪.实验结果表明,改进算法与快速压缩追踪算法(FCT)相比,无论是在追踪相似度、追踪成功率还是主观视觉效果上都有所提高.
【关键词】：快速压缩追踪(FCT) Haar-like特征 压缩感知 朴素贝叶斯分类器 稀疏性
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-14
• 1.1 课题研究背景及选题意义11
• 1.2 运动目标追踪算法综述11-13
• 1.2.1 生成式算法12
• 1.2.2 判别式算法12-13
• 1.3 本文研究内容与结构安排13-14
• 第二章 压缩感知理论14-24
• 2.1 引言14
• 2.2 盲源分离理论14-15
• 2.3 压缩感知(CS)理论框架15-21
• 2.3.1 稀疏表示17-18
• 2.3.2 测量矩阵18-19
• 2.3.3 重构算法19-21
• 2.4 单像素相机21-22
• 2.5 基于压缩感知的目标追踪22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第三章 压缩追踪算法24-35
• 3.1 引言24
• 3.2 实时压缩追踪算法(CT)24-29
• 3.2.1 随机投影25-26
• 3.2.2 尺度不变性26-27
• 3.2.3 低维压缩特征的分析27
• 3.2.4 分类器构建和更新27-28
• 3.2.5 算法流程28-29
• 3.2.6 CT算法的不足29
• 3.3 自适应加权实时压缩跟踪(WCT)算法29-32
• 3.3.1 选择特征30
• 3.3.2 加权追踪30-31
• 3.3.3 基于co-training更新分类器31-32
• 3.3.4 算法流程32
• 3.4 快速压缩追踪(FCT)算法32-34
• 3.4.1 帧内搜索策略33-34
• 3.4.2 算法流程34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 分块快速压缩追踪算法35-42
• 4.1 引言35
• 4.2 划分区域增加样本的空间信息35-37
• 4.3 矫正追踪目标37
• 4.4 增加阈值控制分类37-38
• 4.5 实验结果及分析38-41
• 4.6 本章小结41-42
• 总结与展望42-44
• 参考文献44-48
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文48-50
• 致谢50

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 刘威;赵文杰;李成;;一种基于压缩感知的在线学习跟踪算法[J];光学学报;2015年09期

2 钱凯;陈秀宏;孙百伟;;一种类三步搜索策略的快速压缩跟踪算法[J];小型微型计算机系统;2015年08期

3 李然;干宗良;崔子冠;武明虎;朱秀昌;;联合时空特征的视频分块压缩感知重构[J];电子与信息学报;2014年02期

4 王强;李佳;沈毅;;压缩感知中确定性测量矩阵构造算法综述[J];电子学报;2013年10期

5 焦李成;杨淑媛;刘芳;侯彪;;压缩感知回顾与展望[J];电子学报;2011年07期

6 戴琼海;付长军;季向阳;;压缩感知研究[J];计算机学报;2011年03期

7 王东梅;侯晓峗;;压缩感知理论及其应用前景[J];中国新通信;2010年21期

8 芮国胜;王林;田文飚;;一种基于基追踪压缩感知信号重构的改进算法[J];电子测量技术;2010年04期

9 孙学岩,叶海建,韩玉坤;数字图像压缩原理及常用压缩编码方法[J];农机化研究;2005年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 谢忠德;基于稀疏表示的盲信号分离算法研究[D];广东工业大学;2012年

  本文关键词：压缩追踪算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：329115