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粒子滤波框架下的自适应多特征融合目标跟踪方法研究

作　者: 崔青
导　师: 唐降龙
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 视频目标跟踪 粒子滤波 多特征融合 自适应权值
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 75次
引　用: 1次
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内容摘要


视频目标跟踪是计算机视觉领域的核心问题,在民用和军事上都有着广泛的应用,如智能监控、人机交互、机器人导航、以及制导武器等,近年来,随着信息技术的高速发展,目标跟踪吸引了许多研究者的关注,成为热点研究问题。尽管人们已经提出了很多有效的视频目标跟踪算法,但是在实际应用中视频目标跟踪仍然面临着许多困难,如光照变化、目标姿态的改变和非线性形变以及背景中的噪声和干扰等等,因此设计鲁棒的视频目标跟踪算法仍然是一项具有挑战性的任务。本文以粒子滤波器为框架,对视频目标跟踪中的难点问题,针对目标外观模型设计开展了深入的研究,提出多特征自适应融合的目标观测模型表示方法。设计了自适应权值调整算法,并提出基于多个特征权值可调的粒子滤波器用于目标跟踪。为了能对各特征权值进行自适应的调整,本文通过对粒子滤波器粒子分布的分析,设计了逐帧权值自适应更新算法。这种基于当前帧粒子分布的方法能够很好地权衡各特征的可靠性,从而相应地调整其权值,在很大程度上,能够适应跟踪环境的复杂性,保证跟踪的准确度,然而该方法容易受到当前帧误差的影响。考虑到权值变化在时间序列上的连续性,本文设计了一种权值跟踪策略,采用粒子滤波对特征权值进行跟踪,并与逐帧调整算法相结合,提出了双重粒子滤波多特征融合目标跟踪算法。该方法既实现了特征权值根据实际情况逐帧调整,又避免了跟踪误差造成的权值突变,保证了跟踪结果稳定可靠。本文提出的权值调整算法及跟踪方法,为跟踪的精度和鲁棒性提供了稳定可靠的基础。在具有不同跟踪条件的视频数据上的测试结果表明,这种基于自适应权值的多特征融合策略与现有的融合方法相比,取得了非常明显的改进效果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-17
  1.1 课题背景及研究的目的和意义  9
  1.2 课题相关领域研究现状及分析  9-15
    1.2.1 主要跟踪方法分析  10-14
    1.2.2 目标外观建模方法分析  14-15
  1.3 本文的研究内容及结构安排  15-17
第2章 粒子滤波算法理论  17-28
  2.1 引言  17
  2.2 粒子滤波理论基础  17-27
    2.2.1 蒙特卡罗方法  18-19
    2.2.2 贝叶斯重要性采样  19-20
    2.2.3 序贯重要性采样  20-22
    2.2.4 粒子退化问题  22
    2.2.5 重要性函数的选择  22-24
    2.2.6 重采样  24-25
    2.2.7 基本的粒子滤波算法描述  25-26
    2.2.8 利用样本集估计目标位置  26-27
  2.3 本章小节  27-28
第3章 自适应权值计算的多特征融合跟踪方法  28-42
  3.1 引言  28
  3.2 目标的视觉特征  28-31
    3.2.1 跟踪算法的目标特征选取  29-31
  3.3 本文采用的特征表示与描述  31-34
    3.3.1 颜色特征  31-32
    3.3.2 纹理特征  32-33
    3.3.3 边缘特征  33
    3.3.4 直方图相似性度量  33-34
  3.4 自适应权值的多特征融合算法  34-40
    3.4.1 粒子滤波器中多特征融合的目标建模框架  34-36
    3.4.2 多特征融合的自适应权值计算方法  36-40
  3.5 多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法  40-41
  3.6 本章小结  41-42
第4章 双重粒子滤波自适应权值跟踪  42-49
  4.1 引言  42-43
  4.2 自适应权值跟踪多特征融合方法  43-45
    4.2.1 权值跟踪策略  43-44
    4.2.2 自适应权值跟踪多特征融合方法  44-45
  4.3 双重粒子滤波跟踪算法  45-48
  4.4 本章小结  48-49
第5章 实验结果及分析  49-64
  5.1 引言  49
  5.2 实验参数说明  49
  5.3 与单特征跟踪和权值固定多特征跟踪的比较  49-53
  5.4 复杂背景下的视频跟踪  53-57
  5.5 遮挡情况下的视频跟踪  57-60
  5.6 场景突变情况下的视频跟踪  60-63
  5.7 本章小结  63-64
结论  64-66
参考文献  66-71
攻读学位期间发表的学术论文  71-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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