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《武汉纺织大学》 2016年
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基于协方差矩阵的目标跟踪算法研究

黄庆俊  
【摘要】:对图像序列中的目标进行检测和跟踪被广泛应用在众多计算机视觉应用中,有着极为重要的理论研究意义和实际应用价值。协方差矩阵作为一种特征描述子因其具有能自然融合多种特征,具有较强的特征描述能力,且具有一定鲁棒性和较低的特征维数,从而在目标跟踪领域中得到了重点关注。本文主要基于协方差矩阵,针对传统的协方差跟踪算法的一些缺点,利用协方差矩阵的流形属性(协方差矩阵属于SPD流形),结合压缩感知理论,分别针对跟踪算法的速度和准确性两个方面,研究了两种改进的协方差矩阵跟踪算法:第一,针对传统的基于协方差矩阵的目标跟踪算法在积分图像计算和全局搜索上比较耗时,从而导致速度较慢的问题,提出了基于积分区域的自适应区域协方差跟踪算法,通过对当前跟踪效果的检测,动态调整搜索区域,只针对搜索区域进行积分计算,从而在正常跟踪时,减小计算量,加快跟踪速度;同时在跟踪出现遮挡等情况后能自动扩大搜索区域直至整幅图像,从而回退到传统的基于协方差矩阵算法过程中,保证跟踪的鲁棒性。该算法在不损失传统协方差跟踪的鲁棒性和准确性的基础上,明显提高了算法的速度。第二,基于压缩感知理论,融合了基于压缩感知和基于协方差的两种目标跟踪算法中,提出了基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法。首先利用压缩感知原理获取压缩后的目标区域的Haar特征,然后利用协方差矩阵融合Haar特征区域内的底层多维特征,并利用该协方差矩阵作为目标模型,通过搜索当前目标区域的领域,找到与当前目标模型最匹配的候选区域,最后利用流形空间上的均值更新策略更新目标模型,以提高算法准确性。实验结果表明,算法具有更好的跟踪准确性。
【关键词】:目标跟踪 Haar特征 协方差矩阵 压缩感知 积分区域
【学位授予单位】:武汉纺织大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 1 绪论7-9
  • 1.1 引言7
  • 1.2 本文的内容安排7-9
  • 2 国内外相关工作概况9-19
  • 2.1 目标检测和跟踪的相关工作9-13
  • 2.1.1 目标检测和跟踪的应用背景9-10
  • 2.1.2 目标检测的主要方法10-11
  • 2.1.3 目标跟踪主要方法11
  • 2.1.4 运动目标跟踪的难点问题11-13
  • 2.2 协方差矩阵在运动目标检测与跟踪上的发展与应用13-18
  • 2.2.1 协方差矩阵应用背景13-16
  • 2.2.2 协方差描述算子16-18
  • 2.3 本章小结18-19
  • 3 自适应区域协方差跟踪算法19-30
  • 3.1 引言19
  • 3.2 传统的协方差跟踪算法19
  • 3.3 自适应区域协方差跟踪算法19-25
  • 3.3.1 基于积分区域的快速区域协方差计算19-21
  • 3.3.2 协方差矩阵之间的距离度量21-22
  • 3.3.3 遮挡检测和切换原则22-23
  • 3.3.4 通用自适应协方差跟踪23-25
  • 3.4 实验25-29
  • 3.4.1 准确性25-27
  • 3.4.2 健壮性27-28
  • 3.4.3 效率28-29
  • 3.4.4 讨论29
  • 3.5 本章小结29-30
  • 4 基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法30-45
  • 4.1 压缩感知概述30-35
  • 4.1.1 压缩感知理论30-31
  • 4.1.2 信号编码31-32
  • 4.1.3 压缩感知意义32
  • 4.1.4 压缩感知基本思想及核心问题32-35
  • 4.1.4.1 信号的稀疏表示32-33
  • 4.1.4.2 信号的观测矩阵33-34
  • 4.1.4.3 信号重构算法34-35
  • 4.2 传统的压缩感知跟踪35
  • 4.3 基于协方差矩阵的压缩感知跟踪算法35-40
  • 4.3.1 压缩特征提取36-37
  • 4.3.1.1 矩形特征/Haar特征36
  • 4.3.1.2 特征压缩36-37
  • 4.3.2 协方差矩阵特征计算37
  • 4.3.3 目标匹配模型37-38
  • 4.3.4 当前目标协方差矩阵特征模型更新38-39
  • 4.3.5 算法实现39-40
  • 4.4 实验40-44
  • 4.5 本章小结44-45
  • 5 总结45-46
  • 参考文献46-50
  • 致谢50-51

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