基于可见光和红外目标跟踪系统下的联合外观建模方法研究

发布时间：2021-05-21 09:33

　　目标跟踪技术作为自动化控制、计算机视觉、智能信息处理等学科的重要研究内容,其研究成果可成功应用于智能驾驶、安全监控、医疗诊断、自动化生产等各个方面,对促进社会经济的发展具有重要意义。在日常生活场景中类似不良照明、恶劣天气等场景变化随时发生,对传统可见光目标跟踪带来极大挑战。为克服上述挑战,可见光-红外联合跟踪方法引起了越来越多的关注,其原因在于该技术能够充分利用不同传感设备采集信息的冗余互补特性提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。但是红外和可见光两种不同模态间成像方式存在明显差异,因此如何打破模态间差异,凸显其内在联系成为信息互补的关键。为此,本文借鉴传统可见光目标跟踪主流方法,深入研究基于多源数据融合的外观建模方法,有效实现可见光与红外信息的互补融合。论文的主要研究内容以及创新包括:1.针对可见光-红外视频序列中出现的数据偏差等问题,提出了一种基于典型相关性分析与逆稀疏表示的联合外观建模方法。该方法构建了基于典型相关分析与逆稀疏表示模型的联合编码模型,同时对可见光和红外视频序列中的候选目标进行编码。经过一系列仿真实验证明,联合编码可以通过探究公共子空间中可见光以及红外视频序列之间的相似... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 课题背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于可见光跟踪方法的研究现状
        1.2.2 基于可见光-红外跟踪方法的研究现状
    1.3 本文的研究工作
    1.4 本文的组织与结构安排
第二章 相关理论基础
    2.1 粒子滤波方法
    2.2 稀疏表示方法
    2.3 相关滤波方法
    2.4 本章小结
第三章 基于典型相关性分析与逆稀疏表示的联合外观建模方法
    3.1 引言
    3.2 典型相关性分析理论
    3.3 基于典型相关性分析与逆稀疏表示的联合外观建模
        3.3.1 逆稀疏表示编码模型
        3.3.2 逆稀疏表示编码模型重构
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 定性分析
        3.4.2 定量分析
    3.5 本章小结
第四章 基于协同编码的联合外观建模方法
    4.1 引言
    4.2 多视图线性判别分析理论
        4.2.1 线性判别分析
        4.2.2 多视图线性判别分析
    4.3 基于协同编码的联合外观建模
        4.3.1 协同编码模型的构建
        4.3.2 协同编码模型的重构
    4.4 实验仿真结果与分析
        4.4.1 定性分析
        4.4.2 定量分析
    4.5 本章小结
第五章 基于双模态约束的相关滤波联合外观建模方法
    5.1 引言
    5.2 空间正则化相关滤波器
    5.3 基于双模态约束相关滤波的联合外观建模
        5.3.1 外观模型的构建
        5.3.2 外观模型的重构
    5.4 实验仿真结果与分析
        5.4.1 定性分析
        5.4.2 定量分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]从压缩传感到低秩矩阵恢复:理论与应用[J]. 彭义刚,索津莉,戴琼海,徐文立.  自动化学报. 2013(07)
[2]人脸表情识别研究的新进展[J]. 刘晓旻,谭华春,章毓晋.  中国图象图形学报. 2006(10)
[3]视觉跟踪技术综述[J]. 侯志强,韩崇昭.  自动化学报. 2006(04)

硕士论文
[1]基于粒子滤波的视频目标跟踪算法研究[D]. 王兆光.南京航空航天大学 2010



本文编号：3199473