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文檔簡介
1、作為智能視頻監(jiān)控的重點(diǎn)學(xué)科之一,視頻目標(biāo)跟蹤涉及了計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號處理、模式識別以及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域等重要學(xué)科,有著諸如人機(jī)交互、醫(yī)療診斷、交通管制、視頻監(jiān)控等方面的廣闊應(yīng)用前景。近年來,大量的研究者針對該課題進(jìn)行了深入研究,并取得了許多成果。其中,具有高效性、簡便性等優(yōu)點(diǎn)的均值漂移跟蹤算法被廣泛應(yīng)用。由于均值漂移跟蹤算法的目標(biāo)模型的魯棒性較差,導(dǎo)致在復(fù)雜背景和光照變化的情況下的跟蹤效果不佳。針對該問題,本文重點(diǎn)研究了均值漂移跟蹤算法中的
2、目標(biāo)建模問題,以達(dá)到增強(qiáng)跟蹤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的目的。本文主要的工作如下:
1.針對均值漂移算法在跟蹤過程中由于目標(biāo)模型不夠穩(wěn)定所導(dǎo)致的跟蹤效果不理想,甚至跟蹤失敗的問題,提出了一種新的目標(biāo)建模方法。通過該方法建立的目標(biāo)模型較為穩(wěn)定,用于均值漂移算法的目標(biāo)跟蹤,可以提高目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性與魯棒性。
2.將傳統(tǒng)灰度方法、經(jīng)典RGB方法與本文方法建立的目標(biāo)模型用于均值漂移跟蹤算法,在不同的情況下進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明,
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