收藏本站
收藏 | 论文排版

基于压缩感知的预测目标跟踪算法研究

钟宝康  
【摘要】:目标跟踪在智能视频监控系统、人机交互、虚拟现实和智能交通中有着广泛的应用,是计算机视觉领域的研究热点。压缩感知因其能够降低信号采样频率,降低目标跟踪算法复杂度,因此压缩感知在目标跟踪算法的应用被广泛引起关注。基于压缩感知的目标跟踪算法对于感知矩阵的选取非常重要,选择稀疏度较高又能准确表征原始特征的感知矩阵,能够提高跟踪算法的准确度和降低算法的运行时间。同时,基于压缩感知的目标跟踪算法框架是基于检测的目标跟踪算法。若能在压缩感知的目标跟踪算法框架下加入预测目标的作用,则可以进一步提高跟踪算法的准确度。目前,上述研究不多。提出利用分块压缩感知矩阵,使感知矩阵的规模与原始信号的维度无关,大大降低了感知矩阵规模,提升跟踪算法实时性。针对目标跟踪问题具有连续性的特点,提出一种利用先验知识区分目标和背景的分类方法,通过计算正负样本先验概率,增大分类器分类目标和背景差异。同时,为了避免矩形目标跟踪框的边缘信息干扰跟踪算法,采用带权分块特征提取方法,按照高斯分布,给图像块分配权重,弱化背景干扰。提出结合目标预测位置的压缩跟踪算法。利用Mean shift预测目标位置,将目标预测位置与检测位置的距离权重加入分类器,增大候选目标之间的区分度,削弱因类似候选目标给分类器带来的迷惑性,提升跟踪算法准确性。考虑到目标跟踪问题出现的目标漂移问题,为了算法在出现目标短暂丢失或目标遮挡的情况下仍然能准确跟踪目标,提出一种非线性的参数学习策略。非线性参数学习方法能够在目标未丢失的情况下以较大权重学习当前参数,而在目标丢失的情况下以较大权重学习以往参数。这样既保证了算法能够快速学习新知识,又在目标丢失的情况下能够保持原有模型,大大增强了目标跟踪算法的稳健性和抗干扰性。通过多个视频序列的跟踪实验以及与多个流行跟踪算法比较,结果表明本文提出的方法能够较好的克服目标跟踪中遮挡、形变等难点问题,提高了跟踪算法的准确度,同时在实时跟踪方面也有不错的表现。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 金忠;一种多目标跟踪算法[J];南京理工大学学报(自然科学版);1985年S1期
2 龚萍;张辉;毛征;张庆龙;孔文超;;融合局部熵二维熵的空中目标跟踪算法研究[J];国外电子测量技术;2014年01期
3 马奔,史忠科,皮燕妮;成像目标跟踪算法分析[J];西安电子科技大学学报;2005年03期
4 孙中森;孙俊喜;宋建中;乔双;;一种抗遮挡的运动目标跟踪算法[J];光学精密工程;2007年02期
5 陈爱华;孟勃;朱明;王艳华;;多模式融合的目标跟踪算法[J];光学精密工程;2009年01期
6 牛长锋;刘玉树;;融合多特征的粒子滤波目标跟踪算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2010年01期
7 蔡荣太;吴元昊;王明佳;吴庆祥;;视频目标跟踪算法综述[J];电视技术;2010年12期
8 佟国峰;蒋昭炎;谷久宏;庞晓磊;;基于随机蕨丛的长期目标跟踪算法[J];东北大学学报(自然科学版);2013年01期
9 曹晓丽;李明;邢玉娟;谭萍;;几种自动目标跟踪算法的比较研究[J];硅谷;2013年02期
10 王鲁平,李飚,胡敏露;一种基于多传感器数据融合的目标跟踪算法[J];红外与激光工程;2004年02期
11 石章松,刘忠,王树宗;一种单站纯方位目标跟踪算法研究[J];系统工程与电子技术;2005年02期
12 周进;吴钦章;;弱小目标跟踪算法性能评估的研究[J];光电工程;2007年01期
13 郑江滨;李秀秀;张艳宁;;视频监视中的运动目标跟踪算法[J];系统工程与电子技术;2007年11期
14 曲洪权;李少洪;;运动参数受限的目标跟踪算法研究[J];系统仿真学报;2008年09期
15 钟德华;夏翠艳;宋启敏;毛文龙;;多目标跟踪算法的研究与应用[J];计算机测量与控制;2008年06期
16 刘杰;董育宁;;基于预测和粒子滤波的运动目标跟踪算法[J];计算机工程与科学;2009年10期
17 李伟群;;一种改进的多关节目标跟踪算法[J];计算机应用研究;2011年02期
18 安国成;张凤军;王宏安;戴国忠;;多窗口目标跟踪算法[J];计算机研究与发展;2011年11期
19 孙世岩;王炳;张国栋;;一种基于满意滤波的纯方位目标跟踪算法[J];指挥控制与仿真;2012年06期
20 邹冈;石章松;刘忠;;基于协方差旋转变换的目标跟踪算法[J];电光与控制;2008年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 徐炳吉;;一种多站联合目标跟踪算法[A];数学及其应用文集——中南模糊数学和系统分会第三届年会论文集(上卷)[C];1995年
2 杜方芳;刘士荣;邱雪娜;;一种改进的粒子滤波目标跟踪算法[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
3 付晓薇;方康玲;李曦;;一种基于特征的多目标跟踪算法[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
4 许伟村;赵清杰;;一种基于粒子滤波的多目标跟踪算法[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集(第一分册)[C];2011年
5 李军;张华;单梁;;一种基于Mean shift和粒子滤波的综合目标跟踪算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
6 肖敬若;胡伏原;郑江滨;张艳宁;;一种有效的多目标跟踪算法[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
7 郑黎义;陈兴无;王磊;李正东;;红外/雷达双传感器融合目标跟踪算法[A];中国工程物理研究院科技年报(2005)[C];2005年
8 张震宇;王立松;;基于粒子滤波的传感器目标跟踪算法[A];2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集(上册)[C];2009年
9 王亚楠;陈杰;甘明刚;;基于差分进化的改进粒子滤波目标跟踪算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
10 张涛;费树岷;胡刚;;基于多特征信息自适应融合的视频目标跟踪算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 卢建国;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法研究[D];北京邮电大学;2011年
2 冯巍;分布式多视角目标跟踪算法研究[D];复旦大学;2011年
3 王书朋;视频目标跟踪算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
4 刘晴;基于区域特征的目标跟踪算法研究[D];北京理工大学;2014年
5 邱雪娜;基于视觉的运动目标跟踪算法及其在移动机器人中的应用[D];华东理工大学;2011年
6 赵运基;基于视觉的目标跟踪算法研究[D];华南理工大学;2012年
7 张健;面向能效优化的无线传感器网络分布式目标跟踪算法研究[D];东北大学;2011年
8 易伟;基于检测前跟踪技术的多目标跟踪算法研究[D];电子科技大学;2012年
9 侯跃恩;基于稀疏表示的视觉目标跟踪算法研究[D];华南理工大学;2014年
10 韩日升;基于核的变尺度视频目标跟踪算法研究[D];上海交通大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张健;形变目标跟踪算法的研究与实现[D];辽宁大学;2015年
2 张巧丽;基于LabVIEW的运动目标跟踪算法研究与实现[D];陕西科技大学;2015年
3 钟宝康;基于压缩感知的预测目标跟踪算法研究[D];江西理工大学;2015年
4 薛桐;基于CamShift的运动目标跟踪算法研究[D];沈阳理工大学;2015年
5 王增宇;基于稀疏表达的目标跟踪算法研究[D];沈阳理工大学;2015年
6 王静;结构化的表观模型及两阶段目标跟踪算法研究[D];沈阳理工大学;2015年
7 葛凯蓉;自然场景下目标跟踪算法的研究[D];山东大学;2015年
8 向伟;基于检测的目标跟踪算法研究[D];上海交通大学;2015年
9 单顺勇;结合多示例学习和模板匹配的目标跟踪算法研究[D];江西理工大学;2015年
10 张碧武;基于单目视觉的目标跟踪算法的研究与实现[D];电子科技大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978