動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與跟蹤.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是計(jì)算機(jī)學(xué)科中的一個(gè)重要領(lǐng)域，而視頻中的目標(biāo)檢測與跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的研究課題。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測與跟蹤通常是針對(duì)背景不變的場景的，而隨著拍攝手段的多樣化，出現(xiàn)了越來越多的可移動(dòng)攝像頭，如航拍設(shè)備、車載設(shè)備、手持設(shè)備和機(jī)器人等。當(dāng)背景運(yùn)動(dòng)時(shí)，固定場景下的目標(biāo)檢測與跟蹤方法大多不再有效。因此研究移動(dòng)攝像下的目標(biāo)檢測與跟蹤顯得非常必要。本文對(duì)動(dòng)態(tài)背景下的目標(biāo)檢測與跟蹤進(jìn)行研究，探討了目標(biāo)檢測與跟蹤的原理和有效算法，具有

2、較重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文對(duì)目標(biāo)檢測與跟蹤的研究現(xiàn)狀作了較為詳盡的綜述。針對(duì)動(dòng)態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)背景對(duì)目標(biāo)檢測造成的干擾，通過基于SURF特征點(diǎn)的圖像匹配方法來補(bǔ)償背景的運(yùn)動(dòng),進(jìn)而用幀差法實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測。其中在特征點(diǎn)篩選的環(huán)節(jié)本文創(chuàng)新的將網(wǎng)格與特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)矢量相結(jié)合，不僅可以排除誤匹配的特征點(diǎn)對(duì)，還可以排除選在了目標(biāo)上的特征點(diǎn)，提高了全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)的準(zhǔn)確性。
　　對(duì)于動(dòng)態(tài)背景的目標(biāo)跟蹤，本文基于目前比較熱門的TLD

3、算法進(jìn)行了改進(jìn)。TLD算法共分為檢測模塊、跟蹤模塊、綜合模塊和學(xué)習(xí)模塊四個(gè)部分，跟蹤模塊以之前一幀中得到的目標(biāo)區(qū)域中的內(nèi)容來預(yù)測其在當(dāng)前幀畫面中的位置；檢測模塊在當(dāng)前幀中進(jìn)行目標(biāo)檢測；綜合模塊將檢測模塊與跟蹤模塊的結(jié)果綜合進(jìn)行考慮，來確定目標(biāo)在當(dāng)前幀中的位置；學(xué)習(xí)模塊持續(xù)的訓(xùn)練分類器，來保證整個(gè)算法的性能。針對(duì)原始TLD算法對(duì)出現(xiàn)較大形變或漂移的目標(biāo)識(shí)別率不高的問題，改進(jìn)了算法中的學(xué)習(xí)模塊，通過增加檢測模塊沒有輸出時(shí)的系統(tǒng)輸出來提高識(shí)別