基于自适应特征组合的空间感知跟踪算法研究

发布时间：2023-11-27 21:02

　　目标跟踪是计算机视觉中的一项重要任务,其可被定义为估计目标在场景中运动时其在图像平面中的运动轨迹和尺度变化。视觉运动目标跟踪任务具有很大的挑战性,因为对于运动目标而言其运动场景非常复杂并且频繁发生变化,甚至目标本身也在不断变化。目标跟踪本身是一个在线任务,其同时对跟踪精度和跟踪速度都有较高的要求。目前,大部分传统算法无法满足精度要求,深度学习方法难以满足实时性要求。本文提出了一种基于自适应特征组合的空间感知相关滤波器,其能在保证实时性的前提下具有较高的跟踪精度。本文的主要贡献分为以下两部分:(1)通过分析基于孪生网络的跟踪算法以及相关滤波跟踪算法的特点,本文提出一种空间感知相关滤波器。基于相关滤波的跟踪算法使用循环采样造成正样本会被背景信息污染(边界效应),使得相关滤波器的训练和检测区域受到限制,而使用余弦窗抑制边界效应会造成有效检测区域进一步缩小,这一特性使得相关滤波器无法应对快速运动的场景。针对这一问题,提出了利用孪生网络来扩展相关滤波跟踪器的搜索区域的策略,并将孪生网络的跟踪结果作为一条线索。一方面,孪生网络始终使用第一帧作为模板,能够应对模型漂移;另一方面,孪生网络的搜索区域不...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 目标跟踪的基本流程与框架
    1.3 目标跟踪的挑战
    1.4 国内外研究现状
        1.4.1 国外研究现状
        1.4.2 国内研究现状
        1.4.3 趋势分析
    1.5 主要研究内容
    1.6 论文结构
第2章 目标跟踪相关理论
    2.1 引言
    2.2 相关滤波理论介绍
        2.2.1 引言
        2.2.2 岭回归
        2.2.3 循环矩阵
        2.2.4 傅氏对角化简化的岭回归
        2.2.5 基于核方法的岭回归及快速检测
        2.2.6 快速检测
        2.2.7 相关滤波算法总结
    2.3 基于孪生网络的跟踪算法
        2.3.1 引言
        2.3.2 孪生神经网络基础
        2.3.3 基于孪生网络的跟踪算法框架
        2.3.4 基于孪生网络的跟踪算法总结
    2.4 本章小结
第3章 空间感知相关滤波器
    3.1 引言
    3.2 空间感知相关滤波器的实现基础
        3.2.1 多线索相关滤波跟踪器(MCCT)介绍
    3.3 空间感知相关滤波器
        3.3.1 算法总体框架
        3.3.2 自适应的空间扩展策略
        3.3.3 空间选择机制
        3.3.4 算法概述
    3.4 实验结果分析
        3.4.1 实验参数设置
        3.4.2 评价指标
        3.4.3 数据集与对比算法
        3.4.4 定性分析
        3.4.5 定量分析
    3.5 本章小结
第4章 基于自适应特征组合的空间感知相关滤波器
    4.1 引言
    4.2 不同特征组合之间的区别与联系
        4.2.1 特征组合的多样性
        4.2.2 专家的一致性
        4.2.3 实验结论
    4.3 基于自适应特征组合的空间感知相关滤波器
        4.3.1 专家淘汰机制
        4.3.2 专家重启机制
        4.3.3 自适应特征组合算法
    4.4 实验结果分析
        4.4.1 实验参数设置
        4.4.2 实验结果定量分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文与获得的成果
附录 B 攻读学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3868567