基于信息融合的视觉跟踪算法研究

【摘要】随着计算技术以及电子技术的不断发展,整个社会的科技水平也随之不断提高。社会安全防范意识的不断增强,需要对大量视频数据资源进行充分的分析和利用,因此视觉跟踪的需求也在不断增加。视觉跟踪是计算机领域的一个重要问题,也引起了国内外学者的广泛关注。目前该领域在理论和方法方面已经取得了丰富的研究成果,并应用在社会的各个方面,但在实际使用中仍然存在一些难点和瓶颈问题,例如光照和遮挡的影响等。如何在跟踪难点问题下实现对目标的有效准确地识别以及跟踪,其关键在于如何自适应地描述跟踪目标,并准确地对跟踪目标进行建模。本文在总结前人工作的基础上,针对此问题进行了研究以及探索,提取图像的多种特征信息,并采用信息融合的方式描述跟踪目标,同时结合跟踪算法的原理对跟踪性能进行改进。主要工作成果如下。在对跟踪对象进行描述的多种特征信息方面,研究了视觉跟踪中的典型的颜色、纹理、几何特征以及GIST、HOG特征。针对各个特征的原理以及特点,对特征进行算法实验,为后续的目标模型的建立做好准备。在视觉目标跟踪算法方面,研究了基于滤波预测的粒子滤波跟踪算法以及Kalman跟踪算法,并从理论和实验两方面对其进行了比较论述及实验分析。通过实验,研究和分析了在光照变化、快速移动以及遮挡情况下,算法对目标跟踪的准确性及有效性。结合目标的多特征描述,提出了一种基于信息融合的自适应粒子滤波的跟踪算法。根据不同特征信息在跟踪中描述及辨别目标的能力的强弱,对特征分配不同的融合系数。同时,结合粒子滤波跟踪算法,根据粒子滤波中粒子的状态与目标模板的相似程度,建立正负样本,对跟踪目标的状态进行预判,并对目标模型进行自适应的更新及调节。实验结果表明,所提出的算法效果优于现有的同类算法,并且在不同的跟踪情况及环境下,都有效地保证了跟踪的鲁棒性及准确性。最后,在算法实现方面,采用OpenCV与Matlab混合编程的完成了视觉跟踪算法的实现工作,设计了基于信息融合的视觉跟踪系统软件,对特征提取以及视觉跟踪都进行了编程。该系统对所论述的算法进行了应用及实现,与算法相互验证,实现了视频中运动目标的跟踪。
【作者】王怡蕾；
【导师】丁辉；
【作者基本信息】首都师范大学，通信与信息系统，2014，硕士
【关键词】目标跟踪；特征提取；特征融合；粒子滤波；

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