【摘 要】
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运动目标跟踪技术在智能监控、人机交互、虚拟现实和军事等领域有着极其重要的应用价值。然而,在光照变化、目标遮挡等复杂场景下,运动目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。众所周知,人类能很容易地将特定目标从复杂场景中分离出来,并对其进行分类和识别,这与人类拥有一套完善的视觉感知、学习和记忆机制密切相关。为此,本文将深度学习和人类记忆机制的引入目标跟踪,以解决运动目标遮挡、场景突变以及目标姿态变化等问题。论
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运动目标跟踪技术在智能监控、人机交互、虚拟现实和军事等领域有着极其重要的应用价值。然而,在光照变化、目标遮挡等复杂场景下,运动目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。众所周知,人类能很容易地将特定目标从复杂场景中分离出来,并对其进行分类和识别,这与人类拥有一套完善的视觉感知、学习和记忆机制密切相关。为此,本文将深度学习和人类记忆机制的引入目标跟踪,以解决运动目标遮挡、场景突变以及目标姿态变化等问题。论文主要工作如下:（1）提出了一种基于深度特征和颜色特征的自适应粒子滤波的运动目标跟踪算法。该方法利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）能够很好的处理复杂场景问题的优势,同时结合颜色特征提高了目标特征描述精度,增强了目标跟踪算法在处理严重遮挡和外观变化时的鲁棒性。（2）将基于稀疏表示的分类（Sparse Representation based Classification,SRC）算法引入到运动目标跟踪,通过提取目标的深度特征和颜色特征对运动目标进行建模,然后将模型进行稀疏表示,最后嵌入粒子滤波实现目标跟踪。实验结果表明了所提算法的可靠性和目标跟踪的鲁棒性。（3）将基于协同表示的分类（Collaborative Representation based Classification,CRC）算法与人类记忆机制相结合,并嵌入粒子滤波框架,提出了一种基于人类记忆机制和协同表示的目标跟踪算法。算法降低了粒子的计算量,解决了复杂场景下单一特征的目标跟踪缺乏稳定性的问题,增强了算法对场景突变等情况的适应能力。
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