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多特征融合的动态目标视觉跟踪技术

  • 商品编号:matlab164
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  • 开发语言: matlab
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摘要   目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要课题,在视觉导航、视频监控、智能交通等领域有广泛的应用。目标跟踪可以代替人眼,对运动图像中的特定目标实现追踪定位。粒子滤波基于蒙特卡洛方法,利用粒子集来表示概率,是一种可以用在任何形式的状态空间模型上的预测手段,与卡尔曼滤波相比有更广泛的应用。

本文学习、研究了粒子滤波器、图像目标特征提取的基本原理,主要工作是研究多特征融合的基于粒子滤波器的目标跟踪技术。对于需要跟踪的目标,必须有一定手段提取其特征,作为跟踪的依据。目前常见的特征有灰度、颜色、纹理、边缘等特征,单一特征往往具有一定的局限性,因此本文采用了基于权值的融合方法,将颜色特征和边缘特征加以融合。将多特征融合与粒子滤波器相结合,实现对运动目标的实时跟踪。

本文利用MATLAB实现了一套简单的多特征融合的基于粒子滤波器的目标跟踪系统,并对两个公共采用的视频序列进行了测试,实验表明,该系统能良好地跟踪目标,并对遮挡等干扰具有一定的鲁棒性。

关键词:目标跟踪,粒子滤波,特征融合

1.3  本文的结构安排

本文先简要介绍了运动目标跟踪的意义、应用领域和技术难点,并简要介绍了国内外主要方向的研究现状,随后详细阐述了目标跟踪方法。介绍了本文所采用的多特征融合的粒子滤波算法,最后在MATLAB中将其实现,并给出了实验结果与简单分析。本文的结构安排如下:

第一章  绪论,介绍了目标跟踪领域的主要内容和国内外的研究现状。

第二章  目标跟踪方法,主要综述了目标跟踪领域的主要研究方向。

第三章  多特征融合的目标跟踪。详细介绍了粒子滤波的原理、特征提取与融合的原理和流程。

第四章  实验与结果,在MATLAB仿真软件中实现了一套运动目标跟踪系统,并对两个样本集进行实验。

第五章  总结与展望,总结全文工作,并提出了未来工作研究的方向。

第三章  多特征融合的目标跟踪

粒子滤波是进行目标跟踪有效的模板更新方法。粒子滤波与卡尔曼滤波有很多相似之处,但卡尔曼滤波建立在高斯分布的基础上,只有满足高斯和线性两个假设时才适合使用,粒子滤波则没有这个限制。

确定了粒子滤波的总体框架,接下来的工作就需要确定如何构造特征模板。当前的很多算法是基于单一特征的,如颜色、纹理、边缘等特征。这些特征分别在某一个角度对模板进行了描述,但也有其自身的局限性。如颜色特征,当物体与背景的颜色构成非常相似时,系统就容易出现误跟踪。因此,仅用单一特征是不够的。本文采用颜色与边缘信息相结合的融合方式,兼顾了颜色与物体的形状特征。

3.1  算法框架

本文采用的多特征融合的目标跟踪算法,是以粒子滤波为基础的。在特征提取层面兼顾了颜色和高频细节特征。总体流程如图3.1所示。

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非会员顾客说: 15-12-15 13:58
咨询商家,商家很耐心的在解答,然后又发了录像自己看了一下,确认了再购买的
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管理员[bysjlwshop]  回复: 15-12-15 14:03
应该的呢

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