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研究目标基于均值漂移的目标跟踪算法优秀毕业论文网
3.2.1 基本均值漂移20-213.2.2 核函数21-223.2.3 均值漂移的扩展形式22-233.2.4 均值漂移算法23-243.2.5 均值漂移算法的收敛性讨论24-253.3 均值漂移在跟踪的运用25-283.3.1 目标描述263.3.2 对目标建模263.3.3 目标候选模型26-273.3.4 相似性度量函数27-283.3.5 均值漂移跟踪算法流程283.4 实验结果及浅析28-293.5 本章小结
摘要:目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的工作,它引起众多探讨者的关注。在智能视频监控、人机交互、自动驾驶、军事安全等领域广泛运用。在科学探讨和工程运用上有十分诱人的前景。均值漂移算法是用于目标跟踪经典策略之一。它具有实时性和精确性兼并的优点,但是当目标在复杂背景或者跟踪环境变化较大时容易出现目标丢失的现象。目标跟踪结合数字图像处理、统计浅析、动态系统浅析等相关论述。本论文着重探讨了复杂背景中用均值漂移算法的目标跟踪。主要探讨工作与革新点如下:针对复杂背景下以及光照变化的情况用经典的均值漂移算法进行目标跟踪时容易出现目标丢失。提出了用背景建模的策略有效提取背景中的运动目标并给出新的模板更新机制,有效防止模板不匹配的情况出现,以而提升目标跟踪的准确性。对部分遮挡不足,采取分块的对策,选取最优块的匹配来确定目标的运动位置。对于大面积遮挡与目标快速运动,在浅析经典均值漂移算法失败理由的基础上,将均值漂移算法和卡尔曼滤波有效结合。当用均值漂移跟踪进能准确跟踪目标时采取均值漂移算法进行跟踪,当匹配的相似度比较低时则以卡尔曼滤波预测结果为起点进行均值漂移迭代,准确跟踪运动目标的位置,同时取消均值漂移的迭代。以而有效地满足目标跟踪的鲁棒性和实时性要求。 关键词:目标跟踪论文 均值漂移论文 遮挡论文 卡尔曼滤波论文
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    摘要3-4

    ABSTRACT4-5

    目录5-8

    第一章 绪论8-13

    1.1 课题探讨的背景及作用8-9

    1.2 目标跟踪的进展及近况9-10

    1.3 目标跟踪技术介绍10

    1.4 技术难点10-11

    1.4.1 错综复杂的背景10-11

    1.4.2 目标的遮挡11

    1.4.3 场景光照的变化11

    1.4.4 目标阴影11

    1.4.5 目标的形变11

    1.4.6 相机的抖动11

    1.4.7 目标初始化11

    1.5 本论文的主要工作及结构安排11-13

    第二章 目标跟踪相关技术探讨13-20

    2.1 目标表示13-14

    2.1.1 用点表示目标13

    2.1.2 规则的几何图形13

    2.1.3 链接状区域13

    2.1.4 骨干结构13

    2.1.5 目标轮廓13-14

    2.2 目标特点提取14-15

    2.2.1 颜色特点14-15

    2.2.2 纹理特点15

    2.2.3 形状特点15

    2.3 目标检测策略15-17

    2.3.1 角点检测15-16

    2.3.2 背景差分法16-17

    2.3.3 时间差分17

    2.3.4 光流法17

    2.4 目标跟踪策略17-18

    2.4.1 基于目标区域的跟踪17-18

    2.4.2 基于目标特点的跟踪18

    2.4.3 基于变形模板的跟踪18

    2.4.4 基于模型的跟踪18

    2.5 本章小结18-20

    第三章 经典的均值漂移算法及其运用20-30

    3.1 引言20

    3.2 均值漂移的基本思想20-25

    3.2.1 基本均值漂移20-21

    3.2.2 核函数21-22

    3.2.3 均值漂移的扩展形式22-23

    3.2.4 均值漂移算法23-24

    3.2.5 均值漂移算法的收敛性讨论24-25

    3.3 均值漂移在跟踪的运用25-28

    3.3.1 目标描述26

    3.3.2 对目标建模26

    3.3.3 目标候选模型26-27

    3.3.4 相似性度量函数27-28

    3.3.5 均值漂移跟踪算法流程28

    3.4 实验结果及浅析28-29

    3.5 本章小结29-30

    第四章 改善的均值漂移算法30-40

    4.1 引言30

    4.2 均值漂移算法总结与浅析30-31

    4.2.1 均值漂移算法总结30-31

    4.2.3 均值漂移算法浅析31

    4.3 改善的均值漂移算法31-36

    4.3.1 目标提取31-32

    4.3.1.1 基于背景权重的直方图31-32

    4.3.1.2 前景背景分割32

    4.3.2 目标更新32-33

    4.3.3 目标部分遮挡33-34

    4.3.4 目标全遮挡34-36

    4.3.4.1 卡尔曼滤波的介绍34-35

    4.3.4.2 卡尔曼滤波器模型35

    4.3.4.3 结合卡尔曼滤波器的均值漂移算法35-36

    4.4 实验及其浅析36-39

    4.5 本章小结39-40

    第五章 结束语40-42

    5.1 工作总结40

    5.2 未来展望40-42

    参考文献42-45

    致谢45-46

    攻读硕士期间参与的科研项目46-47

    攻读硕士期间发表的学术论文47

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