【摘 要】
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向，是更高层次的动作识别、事件监测和视频分析等的基础，在民用和军事等许多领域得到了广泛的应用。本文对多目标视觉跟踪中的
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视觉跟踪技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向，是更高层次的动作识别、事件监测和视频分析等的基础，在民用和军事等许多领域得到了广泛的应用。本文对多目标视觉跟踪中的一些关键技术进行了深入研究。首先，目前很多基于目标表面特征描述的视觉跟踪方法均使用固定的特征模板，针对其跟踪性能在目标运动时会降低的问题，本文基于HSV颜色空间直方图特征目标描述方法和区域协方差特征描述方法，设计了增量式的特征模型更新算法跟踪目标特征的变化，提高了基于特征的视觉跟踪算法的鲁棒性，并将基于区域协方差特征的目标描述算法应用到场景图片分类中，取得了良好的分类性能。其次，本文提出了混和的概率数据相关方法来处理多目标和观测量的数据相关问题，包括：类属选通、观测相似度和位置相关。其中，类属选通对目标位置进行选通；观测相似度利用目标本身的特征来和其他目标区别；位置相关则利用上一个时刻目标的位置预测当前时刻目标候选位置的概率，同时为粒子动态分配提供依据。对于多目标跟踪问题中的数据相关，通过建立目标之间的数据相关约束条件获得了更好的跟踪性能。再次，为了更加有效使用粒子资源，本文提出了一种粒子动态分配方法。该方法利用多目标之间的位置相关，构建目标相对于其他目标的位置关系的分布图，从而确定在粒子滤波器重采样过程中粒子分配的权重，实现对粒子资源的动态分配。最后，本文设计并实现了基于粒子滤波器特征模板更新的多目标视觉跟踪系统和基于区域协方差特征的场景识别算法，实现了基于区域协方差特征的对象检测和视觉跟踪方法，实验结果验证了设计的正确性和可行性。
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