基于光流法的目標(biāo)提取與跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤適用于我們生活中的方方面面，同時(shí)在工業(yè)生產(chǎn)中也扮演了相當(dāng)緊要的角色。目標(biāo)跟蹤的目的在于通過(guò)視頻序列不間斷的定位到目標(biāo)的當(dāng)前位置，而難點(diǎn)在于跟蹤過(guò)程中目標(biāo)姿態(tài)、背景的不斷變化、以及目標(biāo)被遮擋等問(wèn)題。本文主要探究將光流法應(yīng)用到目標(biāo)跟蹤框架中的課題。光流法是目標(biāo)跟蹤中的一類重要算法，同時(shí)也是一種利用光流方程求解目標(biāo)在圖像平面上運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法。由于光流方程約束條件不足，許多基于其他假設(shè)的光流法被提了出來(lái)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：

2、⑴闡述了光流法目標(biāo)跟蹤的定義和基本框架，指出光流法的理論基礎(chǔ)是光流方程，并且可以分為稠密光流和稀疏光流兩類方法。表明了本文采用的是基于特征點(diǎn)匹配的稀疏光流法，梳理了常用的特征點(diǎn)和光流法的原理與不足。介紹了常用的兩種性能較好的光流法，同時(shí)對(duì)比了這兩種光流法各自的優(yōu)點(diǎn)與不足，說(shuō)明了進(jìn)一步優(yōu)化相關(guān)算法的必要性。⑵針對(duì)光流匹配在遮擋時(shí)出錯(cuò)、LK光流法在背景和拍攝設(shè)備同時(shí)運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)背景下目標(biāo)與背景特征點(diǎn)難以區(qū)分等問(wèn)題，結(jié)合目標(biāo)跟蹤框架的特點(diǎn)，

3、給出了一種利用Kalman預(yù)估器和LK特征點(diǎn)光流信息的優(yōu)化跟蹤算法。首先利用光流信息定義了狀態(tài)向量來(lái)篩選目標(biāo)特征點(diǎn)；之后為了提高光流法在遮擋時(shí)的匹配精度，結(jié)合了Kalman預(yù)估器來(lái)實(shí)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明，優(yōu)化算法在緩慢或者快速移動(dòng)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的性能均表現(xiàn)良好，并且確保了有遮擋時(shí)跟蹤精度不會(huì)降低。⑶針對(duì)基于SVM內(nèi)核的SVT跟蹤算法的得分不能夠區(qū)分臨近的同類干擾物、光流法和SVT跟蹤算法對(duì)遮擋情況非常敏感的問(wèn)題，給出了結(jié)合光流方程與SVT的改進(jìn)