【摘 要】
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视觉跟踪是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究方向.视觉跟踪一直存在一些难题,如:由于目标的运动和光照的变化导致在图像序列中目标的形状和表面亮度也处于变化之中;图像背
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视觉跟踪是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究方向.视觉跟踪一直存在一些难题,如:由于目标的运动和光照的变化导致在图像序列中目标的形状和表面亮度也处于变化之中;图像背景中的各种干扰;实时性的要求.在不同的环境下这些问题的难度是不同的.论文针对不同的环境提出了不同的实时鲁棒的视觉跟踪算法.论文以跟踪物体的形状特征为主,辅助以物体的表面灰度特征.论文的主要工作有:1、基于传统的主动轮廓模型(active contour model,Kass et al.1987),提出了改进的greedy快速算法(greedy algorithm,Williams and Shan 1992),引入卡尔曼滤波预测,并和区域匹配方法结合来实现实时的目标跟踪.2、分析了传统的主动轮廓模型的缺点,通过引入主动轮廓的形状空间(shape space,Blake and Isard 1998)来提高跟踪稳定性和效率,并在实验中提出了减少遮挡影响的方法.3、当物体运动在杂乱背景中,跟踪问题就变成了一个非线性、非高斯状态估计问题.4、最后,提出了分层式方法来跟踪人眼运动.该方法首先采用上面的主动粒子滤波方法跟踪人的头部轮廓,确定头部的中心位置和比例大小.然后基于多视角线性组合(combination of views,Ullman 1996)技术,利用头部的对称性,从单幅图像构造人脸的多特征形状/纹理参数模型,用于跟踪头部的旋转.接着,在估计了头部姿态的前提下,人眼的定位可以在一个较小的状态空间搜索确定.
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