【摘 要】
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视频目标跟踪技术根据视频数据中人工或自动标注的初始目标信息估计该目标的运动轨迹,可以为视频数据高层语义分析和理解奠定基础,其在生产生活领域中有着重要的应用。但是,由于实际跟踪过程中存在着多种复杂场景因素的干扰,导致视频目标跟踪算法仍面临诸多挑战。本文针对相关滤波类算法固有的边界效应问题和尺度估计不准确问题展开研究,实现了两种改进方法。论文完成的主要工作如下:第一,为了缓解相关滤波类跟踪算法采用循环
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视频目标跟踪技术根据视频数据中人工或自动标注的初始目标信息估计该目标的运动轨迹,可以为视频数据高层语义分析和理解奠定基础,其在生产生活领域中有着重要的应用。但是,由于实际跟踪过程中存在着多种复杂场景因素的干扰,导致视频目标跟踪算法仍面临诸多挑战。本文针对相关滤波类算法固有的边界效应问题和尺度估计不准确问题展开研究,实现了两种改进方法。论文完成的主要工作如下:第一,为了缓解相关滤波类跟踪算法采用循环矩阵生成训练样本进行相关性检测时导致的边界效应问题,提出了采用相关性区域修正的相关滤波跟踪算法。该方法引入了自适应修正相关性区域检测的方法,通过对被跟踪目标新的视频帧采用边缘轮廓检测算法,自适应修正相关性检测区域的范围及中心位置,使被跟踪目标的相关性检测区域更加合理,让被跟踪目标尽可能的位于相关性检测区域的中心位置,从而达到缓解边界效应的效果。实验部分基于OTB50、CVPR2013、OTB100三个数据集,实验结果表明改进后的算法有效抑制了边界效应的影响。第二,为了解决STRCF算法在目标受背景混乱、目标旋转等多重复杂的综合场景下跟踪定位和尺度估计不准确的问题,提出了引入空间变化信息的相关滤波跟踪算法。该算法将同帧的多尺度空间结构变化信息加入至目标模板训练中,通过求解更加理想的模板,使得目标在多种复杂的综合场景下能更好的估计目标位置和尺度;其次通过增加异常检测方法,对异常的视频帧通过重定位策略使目标跟踪结果更加准确,从而也提高了模板的稳定性。实验部分基于CVPR2013、OTB100、VOT-TIR三个数据集,实验结果表明本文方法能使目标在多重复杂的场景下能更好的估计目标位置和尺度,有效的抑制了跟踪模板的不稳定性和提高了跟踪算法的精度。
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