【摘 要】
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跟踪算法作为动态图像分析重要而关键的一步,一直是视觉中的一个重要课题.无论是在传统的军事领域还是在很多新的民用、商用系统中,跟踪具有广泛的应用前景.对于各种复杂情况
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跟踪算法作为动态图像分析重要而关键的一步,一直是视觉中的一个重要课题.无论是在传统的军事领域还是在很多新的民用、商用系统中,跟踪具有广泛的应用前景.对于各种复杂情况跟踪,如杂乱背景、部分和完全遮挡等等,虽然已经提出了很多解决方案,但仍然有许多问题需要进一步的研究.该文的主要工作是采用形状空间的方法实现了基于Condensation的轮廓跟踪,并对其中的一些理论性的问题作了有益的探讨和实现.Condensation方法作为近年提出的有效的跟踪方法,虽然算法已经比较成熟,但是依旧是一个开放的体系,可以有很多种改进和实现.在一般干扰的情况下,我们改进了系统的观测模型,不仅强调轮廓的模型不变性,而且强调系统的抗干扰性能,实验表明观测模型的改进经过概率传播的强化,在比较复杂的背景条件下、在跟踪目标发生一定的变化（如人体姿态的变化）、及部分遮挡的条件下都获得的较好的跟踪效果.基于以上的工作,系统本身已经具有较好的鲁棒性的前提下,我们进一步处理了较长时间的完全遮挡这一强干扰问题,利用了基于形状空间参数的判断处理过程,在采用了一些高层假设的前提下,提出了一种初步解决的方案.
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