基于增量学习的视频跟踪

【摘要】在计算机视觉和模式识别领域,视频跟踪是一个非常重要的研究方向。虽然前人对视频跟踪有了大量的研究,但依然有很多问题未能得到很好的解决,如：无法实时的跟踪目标,无法稳定的跟踪快速运动的目标,无法适应目标物体表面的变化,无法适应光照条件的变化及目标物体被遮挡等。本文首先对目标识别和目标跟踪的背景和现状进行介绍,目标识别和目标跟踪有着重要的应用价值和丰富的研究历史。然后指出现有算法的不足之处。其次介绍了基于增量主成分分析的模板更新基础知识。先分析主成分分析的基本原理,然后列出奇异值分解方法,再重点描述以序列卡洛变换为主体更新样本特征基和样本均值的方法,并列出了此技术与传统技术在计算量上的区别。再次阐述了视频跟踪目标的流程。先讨论了本文所用算法跟踪物体目标的基本流程,后引出基本粒子滤波器并介绍了蒙特卡罗方法的原理及其在目标跟踪中的应用。最后在此基础上,采用一种以改进增量主成分分析更新模板为框架的综合型视频跟踪算法。改进增量特征基和均值的方法；在处理新进来的观测数据和以前的观测数据比重方面引入遗忘因子的概念,灵活调节新旧数据在更新模型中所占比重,以使模板能更好的适应目标表面的变化；改进动态模型和观测模型,重新选用距离度量标准。实验证明,不管跟踪对象是否改变姿势、比例还是照度,本算法都可以很好的完成跟踪。
【作者】朱鹏吉；
【导师】吴月娥；
【作者基本信息】安徽大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】视频跟踪；自适应方法；粒子滤波器；主成分分析；遗忘因子；

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