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《浙江大学》 2010年
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目标跟踪与背景减除算法研究

陈鹏  
【摘要】:计算机视觉在最近几年中得到了很大的发展。然而计算机视觉领域仍有许多问题有待解决,其中背景减除与目标跟踪是目前研究者关注的焦点。背景减除和目标跟踪算法是视频监控、人机交互以及车辆导航等许多应用的关键技术之一。近年来,人们已经在背景减除和目标跟踪方面取得重要进展,提出了许多重要的背景减除以及目标跟踪算法。然而,背景减除和目标跟踪是一个非常困难的问题,更加鲁棒可靠的背景减除以及目标跟踪算法仍有待进一步发掘。本文对常见的背景减除及目标跟踪算法进行了研究与改进,提出了几种新的背景减除与目标跟踪算法。 在背景减除中,混合高斯模型是一种较常见的模型。由于标准的EM算法是离线算法,因此虽然EM算法可以较为准确的估计GMM模型的参数,却无法用于在线背景减除应用中。为解决这个问题,本文提出了一种新的基于充分统计量的在线EM算法。实验结果表明这种算法可以高效准确的估计出GMM模型的参数。 K-Means算法属于一种聚类算法,具有实现简单,运行效率高的特点。广义K-Means算法是对K-Means算法的扩展,能够估计出GMM模型中的所有参数。通过分析EM算法和K-Means算法之间的联系,本文提出了一种基于充分统计量的在线K-Means算法。实验显示这种算法的性能同基于Robbin-Monro近似的在线K-Means算法性能接近。 本文基于以上算法对视频进行了背景减除实验,结果表明所提出的在线EM算法和在线K-Means算法都能够可靠的检测到运动目标。为了对算法的性能进行详细的分析和比较,本文采用一维及二维仿真数据对上述算法的性能进行了实验对比。 高斯粒子滤波是贝叶斯滤波的一种半参数化的实现,已经被人们成功的用于目标跟踪中。本文提出了一种新的采样算法。通过将高斯粒子滤波的采样及预测步骤合并为一步,高斯粒子滤波的实现得到了简化。本文证明当系统的预测模型为线性时,新的采样步骤同原采样及预测步骤等价。当系统的预测模型为非线性时,可以先通过一阶泰勒展开对非线性模型线性化,然后再应用本文的采样方法。 基于模板匹配算法的目标跟踪中,在遮挡或目标变形情况下,会出现跟踪不稳定的现象。为解决这个问题,本文提出了一种新的似然值度量函数。对比实验表明,改进后的模板匹配算法可以稳定的跟踪到运动目标 最后本文在背景减除的基础上做了目标跟踪实验。实验结果表明背景减除提高了目标跟踪的稳定性。
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