【摘 要】
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作为计算机视觉领域的重要研究课题之一,视觉跟踪在精确制导、智能导航安防监控以及人机交互等许多领域都有广泛的应用前景。尽管对于目标跟踪算法的研究在近几十年里取得了
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作为计算机视觉领域的重要研究课题之一,视觉跟踪在精确制导、智能导航安防监控以及人机交互等许多领域都有广泛的应用前景。尽管对于目标跟踪算法的研究在近几十年里取得了许多实质性的进展,但由于目标持续的外观变化、严重变形、场景中的光照变化、背景杂波、局部遮挡等问题,使得无约束条件下的任意目标高效稳健跟踪仍然面临许多挑战。本文从精确稳健的目标表观模型构建出发,对多特征融合、快速尺度估计以及自我纠正框架等几个问题进行了深入研究,主要工作及取得的研究成果如下:针对目标表观模型判别力及稳健性不足的问题,本文在对输出响应图可信度进行充分研究的基础上,提出了一种自适应加权的多特征融合方法。该方法通过对两种互补的特征进行融合,有效地提升了表观模型的稳健性及泛化能力。针对目标尺度估计问题,本文提出了一种基于尺度滤波器的快速鲁棒尺度估计方法。该方法包括特征金字塔构建、尺度滤波器训练、尺度特征降维等模块,有效避免了尺度空间中的穷举式搜索,显著提升了算法效率。此外,该尺度估计模块具有良好通用性,可以集成到其他不含尺度估计模块的跟踪算法中。针对误差累积及跟踪漂移问题,本文首先从开环系统的角度剖析了相关滤波算法框架存在的边界效应问题,提出了一种具有自我纠正能力的跟踪算法框架。该算法框架引入了峰值旁瓣比和步进搜索策略,有效解决了跟踪过程中出现的误差累积及跟踪漂移,且对快速运动目标和遮挡等复杂情况具有非常好的适应能力。针对移动平台下的目标跟踪问题,本文基于大疆无人机平台开发了一套快速目标跟踪系统。该系统可在安卓平台下利用无人机拍摄到的视频实现对指定目标的跟踪。数据集及真实场景中的测试均表明本系统能实现对指定目标的跟踪,并具有较好的鲁棒性。
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