【摘 要】
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视频目标跟踪技术广泛的应用在军事制导、人机交互和机器人视觉导航等方面,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。视频目标跟踪是后续的视频分析和理解的基础。虽然人们已经
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视频目标跟踪技术广泛的应用在军事制导、人机交互和机器人视觉导航等方面,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。视频目标跟踪是后续的视频分析和理解的基础。虽然人们已经提出了许多有效的视频目标跟踪算法,但是在实际应用中,由于受到目标遮挡、背景变化、阴影干扰等因素的影响,导致目标跟踪的效果不太理想,因此设计适合任何复杂环境的目标跟踪算法仍然是一项具有挑战性的任务。在运动目标检测方面,分析比较了运动目标检测的常用方法,通过实验重点研究了帧间差分法和背景差分法的优缺点,并在此基础上设计了一种线性预测的背景更新算法,该算法综合运用了帧间差分法和背景差分法的优点,自适应更新背景模型,提高了背景更新的鲁棒性,能够准确可靠地对运动目标进行检测。在运动目标跟踪方面,首先提出一种基于综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法,该算法融合了颜色直方图和梯度方向直方图的特征,能够更加精确地表征目标,较大地提高了视频目标跟踪的准确度和鲁棒性。然后深入研究了Camshift跟踪算法,并通过实验对其优缺点进行了验证。最后综合考虑粒子滤波和Camshift在目标跟踪中的优缺点,提出一种通过Camshift算法优化粒子滤波的目标跟踪改进算法,在一定程度上满足了实时性和准确性的要求；同时设计了相似颜色干扰和目标丢失情况的判断函数,当目标处于这两种情况下,不再采用Camshift算法进行优化并通过增加粒子数目扩大搜索范围的措施来实现精确跟踪的目的,从而在一定程度上提高了算法的鲁棒性。基于上述算法,利用自行搭建的视频目标跟踪实验平台对视频文件和摄像头实时采集的视频序列进行了目标跟踪实验,实验结果证实了所提出算法的有效性。本研究对于改善复杂环境下目标检测和跟踪效果具有一定的参考价值。
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