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基于协方差矩阵的目标跟踪方法

孙琦  
【摘要】:目标跟踪技术是计算机视觉中最核心的研究课题之一,它在基于运动的识别、智能交通、自动导航、军事监测跟踪、视频安全监控、生物医学图像分析等领域具有广阔的应用前景。本文主要研究基于协方差矩阵的目标跟踪算法。 经典的协方差矩阵跟踪算法融合了多图像特征,紧凑地表达了目标模型,具有里程碑的意义。但在目标尺寸较大时,不能满足实时性的要求;而且它的表达能力也是有限的。针对不能满足实时性的问题,本文提出基于CUDA的并行协方差矩阵跟踪算法,并行地计算像素点的特征向量并产生位面图像,并行地构造积分图像和计算协方差矩阵,并且并行地开发协方差矩阵间的距离测度,与CPU上的快速算法相比,加速比超过10。 针对表达能力有限的问题,本文从多角度进行分析和改进,来提高跟踪性能。经典算法未考虑图像噪声和背景信息的影响,对此问题,本文提出基于方向角划分区间的协方差矩阵跟踪算法。提出基于空间权重和平滑噪声的特征向量来削弱背景信息和图像噪声引起的方向角的错误计算;用方向角划分区间,得到一组协方差矩阵建模目标,并用最速下降算法进行跟踪。经典算法只考虑了协方差矩阵这一数据统计信息,而忽略了它的分布情况,对此问题,本文提出基于协方差矩阵的混合高斯模型跟踪算法。提取像素点领域的协方差矩阵,基于李群和李代数理论将其映射到欧式空间作为训练集,估计混合高斯模型,并用阈值法检测目标。经典算法忽略了像素的空间布局和其内在联系,对此问题,本文提出基于张量的协方差矩阵跟踪算法。把数据展开成三个不同模态,用K-L变换分别提取每一模态的特征向量的主成分,用降维后的三阶张量建模目标,并提出高效渐进的模型更新算法。实验证明,这三种算法的跟踪性能都有较大的提高而且都有更高的跟踪效率。


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