【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉中的一个重要的研究方向,目标跟踪在视频处理中有很多实际的用处,是经典的计算机视觉问题。在实际生活中,视频监控,人机交互界面,机器人感知,动作识别,医学成像,无人机等都用到了目标跟踪。在目标跟踪过程中,当目标发生形变时,传统的目标跟踪算法已经不能满足跟踪需求,所以本文针对目标发生形变导致跟踪精度下降或者跟踪失败的问题进行了研究,主要的研究内容如下:针对单一特征训练出的表观模型无法
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目标跟踪是计算机视觉中的一个重要的研究方向,目标跟踪在视频处理中有很多实际的用处,是经典的计算机视觉问题。在实际生活中,视频监控,人机交互界面,机器人感知,动作识别,医学成像,无人机等都用到了目标跟踪。在目标跟踪过程中,当目标发生形变时,传统的目标跟踪算法已经不能满足跟踪需求,所以本文针对目标发生形变导致跟踪精度下降或者跟踪失败的问题进行了研究,主要的研究内容如下:针对单一特征训练出的表观模型无法适应目标外观变化导致跟踪失败的情况,本文提出了一种多特征融合的目标跟踪算法。首先,分别计算HOG和CN特征响应相邻两帧PSR的差值得到这两种特征的融合权重,用得到的权重对HOG和CN特征的响应进行自适应融合,其次将第一次融合后的响应与颜色直方图特征获得的响应以固定权重进行二次融合。最后通过计算最终响应的最大值确定目标中心位置。通过在数据集OTB50上进行测试,结果表明本文算法建立的表观模型可以很好地适应目标外观变化,算法平均精度比改进前的算法提高了2.2%。针对滤波模板因目标形变带来更多的误差积累导致跟踪精度下降的问题,本文提出一种改进的滤波器自适应更新算法。首先结合每帧目标响应值的PSR与其均值的差值变化范围对目标跟踪可信度进行分类,从而对跟踪效果进行判断,其次根据判断的跟踪效果对位置相关滤波器和尺度相关滤波器的学习速率进行动态调整。最后和DCF_CA、CSRDCF等九种算法进行对比,结果表明本文算法在多项性能指标上均优于其他算法,并且减少了模板的误差积累。针对传统目标框不能精确的表示形变目标大小,会导致目标跟踪成功率下降的问题,本文提出一种目标旋转自适应的跟踪算法。首先将目标从直角坐标系转到极坐标系,在傅里叶域中提取目标的傅里叶梅林特征,然后根据提取到的特征建立一个旋转样本集,训练旋转滤波器,估计目标旋转角度。最后,经过实验验证表明,本文搭建的旋转滤波器能够很好地计算目标旋转角度,更加精确地表示目标大小,算法精确度与成功率也得到了提高。
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