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目标匹配与跟踪算法研究

杨海燕  
【摘要】:目标匹配与跟踪算法是数字图像处理和机器视觉研究领域的热点问题,被广泛的应用于智能交通,安防系统,视频监控等领域,并且在与我们的生活相关的其他领域有很高的研究价值和广泛的应用。本课题对目标的匹配和跟踪算法进行了深入的研究,在原有的匹配和跟踪算法的基础上实现了算法的优化。 在目标的匹配算法方面主要做了两项工作,其一是研究了经典的SIFT和SURF等目标匹配算法,通过对这两种算法进行分析比较,发现SURF算法除了具有SIFT算法的稳定性外,最突出的优点是实时性快。为了提高正确匹配率,采用比RANSAC算法速度更快鲁棒性更好的SC-RANSAC算法来剔除错误匹配点,该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下,配准速度高于SURF和RANSAC结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法,从而实现了算法的优化。其二研究了经典的LBP算法和PCA算法,对两种算法进行改进,优化,提出了基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征,然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维,最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA,分块PCA,LBP和PCA相结合的方法。 在动态目标的跟踪算法方面主要研究了原始的Mean Shift算法和Camshift算法,并对两种算法进行优化。其一在Mean Shift算法方面,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的改进Mean Shift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中Mean Shift迭代,最后实现对目标的跟踪。其二在Camshift算法方面,对原始的Camshift算法进行改进,并且和Kalman算法进行融合,解决了颜色与背景相近,目标变小,和遮挡时跟踪失败的问题。


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