復(fù)雜背景下的行人目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測是近幾年的研究熱點(diǎn)并且發(fā)展迅速。目前已經(jīng)涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的行人檢測方法，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用對檢測率等性能的要求。本文通過查閱國內(nèi)外復(fù)雜背景下行人檢測的相關(guān)資料，深入研究現(xiàn)有識別方法及相關(guān)理論，針對現(xiàn)有通用的行人檢測步驟，詳細(xì)研究了從行人檢測及至跟蹤的每一個環(huán)節(jié)。通過建立全局運(yùn)動估計參數(shù)模型，運(yùn)用基于改進(jìn)的ORB特征的快速目標(biāo)檢測算法對行人進(jìn)行檢測和跟蹤，最后利用基于K-means算法和PROSAC(改進(jìn)的樣本一致性)算法去除誤匹配點(diǎn)

2、，以準(zhǔn)確識別和跟蹤目標(biāo)行人，提高準(zhǔn)確性。
　　首先針對實(shí)際情況，建立全局運(yùn)動參數(shù)模型以便能夠準(zhǔn)確及時的對復(fù)雜背景下的目標(biāo)行人進(jìn)行檢測并予以跟蹤，參數(shù)模型使用的參數(shù)越多，對全局運(yùn)動的估計越準(zhǔn)確，但計算復(fù)雜性也越大。綜合考慮算法的計算量、實(shí)時性以及運(yùn)動估計精度，本文采用的攝像機(jī)的運(yùn)動參數(shù)模型是正交投影六參數(shù)仿射模型。
　　其次在復(fù)雜背景下行人的檢測與跟蹤的研究中，采用基于改進(jìn)的ORB特征的快速目標(biāo)檢測算法對行人進(jìn)行檢測和跟蹤，先

3、從各幀圖像中的目標(biāo)行人檢測出改進(jìn)的FAST特征點(diǎn)，組成一個oFAST特征點(diǎn)集，使用改進(jìn)的BRIEF描述子rBRIEF對檢測到的特征點(diǎn)進(jìn)行描述，結(jié)合貪婪算法和窮舉算法對其執(zhí)行一個搜索，從所有可能的二進(jìn)制測試中找到既具有高方差又具有非相關(guān)性的rBRIEF，利用改進(jìn)的ORB算法對圖像各幀和目標(biāo)幀中的行人目標(biāo)進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，實(shí)現(xiàn)了跟蹤的目的，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。
　　最后在復(fù)雜背景下對目標(biāo)所提取的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配時，由于攝像機(jī)的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放