基于局部表示的视频跟踪算法研究

发布时间：2017-03-22 03:18

  本文关键词：基于局部表示的视频跟踪算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：视频目标跟踪系统作为计算机视觉和图像处理等方面的重要组成,在军用和民事生活上都受到了前所未有的瞩目,得到了较大的发展。目前,学者和专家提出了多种类型的跟踪算法应用在目标跟踪上,但各种各样的实际因素仍然影响着目标的实时跟踪,如当遮挡出现时会严重影响跟踪的准确性。为了解决遮挡的问题,提出鲁棒、准确、实时的跟踪算法很有必要。因此本文主要针对跟踪过程中出现的遮挡问题进行了研究,主要工作和创新点包括:1.基于局部表示的精确目标跟踪。本文研究了局部表示、压缩感知理论和分类器的构建等内容,改进了一种基于局部表示的目标跟踪算法。本算法提取了局部的重叠图像块,在部分特征被遮挡时能够利用未被遮挡局部块的特征信息识别目标,同时重叠图像块能够有效的避免训练样本产生噪声和误差。另外,应用压缩感知来对正负样本数据进行降维,可以减少计算复杂度。在6组标准视频测试序列上做实验来定性的分析,验证本文提出的算法具有较好的跟踪效果。2.Open CV系统下的算法实现。将基于局部表示的目标跟踪算法在Open CV环境中运行,使用方便。在Open CV环境下对拍摄视频和标准库中的视频分别进行仿真,从实验结果可以看出本文算法能较好的处理遮挡等问题,验证了算法的有效性。
【关键词】：视频目标跟踪 局部表示 压缩感知 Open CV
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国外和国内研究及发展趋势9-11
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.3 视频目标跟踪算法概述11-13
• 1.3.1 传统的跟踪算法介绍11-12
• 1.3.2 跟踪算法的难点问题12-13
• 1.4 论文内容和章节13-16
• 1.4.1 论文主要研究内容13
• 1.4.2 论文章节安排13-16
• 第二章 相关理论16-23
• 2.1 压缩感知理论16-19
• 2.1.1 信号的稀疏表示16-17
• 2.1.2 稀疏性17-18
• 2.1.3 稀疏表示优化算法18-19
• 2.2 贝叶斯理论19-20
• 2.2.1 贝叶斯定理19-20
• 2.2.2 朴素贝叶斯分类器20
• 2.3 目标跟踪的基本框架20-23
• 第三章 一种基于局部表示的目标跟踪算法23-38
• 3.1 引言23
• 3.2 局部信息构造23-24
• 3.3 特征提取——Haar-like特征24-27
• 3.3.1 Haar-like特征的计算25-27
• 3.4 特征压缩27-28
• 3.4.1 测量矩阵27-28
• 3.4.2 特征提取28
• 3.5 局部分类器28-29
• 3.6 跟踪框架29-31
• 3.7 实验结果和分析31-36
• 3.8 本章小结36-38
• 第四章 Open CV系统下的实现38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 Open CV系统概述38-39
• 4.3 Open CV的函数体系39
• 4.4 Open CV配置39-43
• 4.5 系统流程43-47
• 4.6 实验结果及分析47-48
• 4.7 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-50
• 参考 文献50-54
• 致谢54-55
• 攻读学位期间发表的学术论文目录55-56

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