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基于核函数的目标跟踪算法研究

田浩  
【摘要】:目标跟踪是一个经典的计算机视觉问题,在机器人、监控系统和辅助驾驶等许多领域有着重要的应用。目标跟踪的任务就是跟踪视频序列中的一个目标或多个目标,其中目标可以是视频图像中任何感兴趣的对象。虽然目标跟踪技术在过去的几年里已经取得了重大的进展,但是由于目标外形变化、遮挡和背景干扰等复杂因素的影响,目前目标跟踪仍旧是一个复杂的开放性研究课题。本文研究改进了基于核函数的均值漂移(mean shift,简称MS)目标跟踪算法;并提出了一种基于核函数的扩展多通道关联滤波器(expanded multi-channel correlation filter,简称EMCCF)目标跟踪算法。论文的主要研究工作和成果如下:(1)针对目标非线性运动时的遮挡问题,提出了基于交叉-区间(cross-bin)颜色直方图和全局搜索机制的MS算法。首先利用cross-bin颜色直方图代替传统的区间-区间(bin-bin)颜色直方图表示目标特征,提高跟踪精度;当目标受到严重遮挡丢失后,通过一种尺度变化的搜索机制,在全局范围内搜索目标位置,提高抗遮挡能力。(2)针对一般的线性运动目标短时间遮挡问题,提出将两层卡尔曼滤波(kalman filter,简称KF)框架融入融合矫正背景权重直方图(corrected background-weighted histogram,简称CBWH)的MS。首先通过运动学方程建立第一层的数学模型,利用巴氏系数、滤波器噪声与跟踪结果之间的关系,自适应地调整跟踪结果,减少遮挡的影响;然后对目标模板直方图中的每个非零元素进行第二层滤波,通过动态变化的滤波残差和巴氏系数,实时调整更新滤波器中的各项参数,得到滤波后的目标模板,减少特征变化的影响。(3)提出了扩展多通道关联滤波器(expanded multi-channel correlation filter,简称EMCCF)目标跟踪算法。利用岭回归分类器和关联滤波器(correlation filter,简称CF)间的关系,在多通道关联滤波器(multi-channel correlation filter,简称MCCF)的基础上,通过核函数岭回归在时域建立EMCCF的数学模型并进行求解,解决了MCCF仅存在一种计算量大的线性最优解,只适用于离线目标检测,而不适用于在线目标跟踪的不足。


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