面向智能監(jiān)控的新型Mean Shift跟蹤算法研究.pdf

1、近年來，隨著計(jì)算機(jī)水平和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)已成為了一個新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注的前沿課題?；趫D像序列的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題之一。本文以智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)為研究背景，在Mean Shift算法框架下，針對特征選取、目標(biāo)的外觀變化和運(yùn)動預(yù)測問題進(jìn)行了深入研究，并在此基礎(chǔ)上建構(gòu)了一個自動的、相對完整的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)本文首先研究了標(biāo)準(zhǔn)的

2、Mean Shift跟蹤算法，通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了Mean Shift算法在背景與目標(biāo)顏色相似情況下可能發(fā)生跟蹤失敗現(xiàn)象。并在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)的Mean Shift算法(MSL)，即:除了使用傳統(tǒng)的顏色直方圖來提取目標(biāo)的特征，同時也使用LBP提取的紋理特征來表征目標(biāo)。首先使用主紋理特征制作一個模板，并提取目標(biāo)在該模板下的紋理和顏色的聯(lián)合直方圖。與傳統(tǒng)的使用整個跟蹤框內(nèi)的顏色直方圖來跟蹤目標(biāo)相比，聯(lián)合紋理與顏色特征的跟蹤算法有效提取了目標(biāo)區(qū)域

3、的紋理和角點(diǎn)信息，因此能更有效的表示目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法與標(biāo)準(zhǔn)Mean Shift算法相比，本算法能在減少迭代次數(shù)的情況下精確的跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。在目標(biāo)和背景的顏色相似的情況下，本算法仍能魯棒的跟蹤目標(biāo)而標(biāo)準(zhǔn)的Mean Shift算法將會跟蹤失敗。
　　(2)針對傳統(tǒng)相關(guān)跟蹤算法中存在的一些問題，在分析多種模板更新算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于直方圖信息的模板更新策略。同時，利用kalman濾波器實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)軌跡的預(yù)測，在一定程度上解

4、決了相關(guān)跟蹤中的遮擋問題。本文針對目標(biāo)軌跡局部時間內(nèi)可視為勻加速直線運(yùn)動的特點(diǎn)提出了一種簡單有效軌跡預(yù)測方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠準(zhǔn)確的預(yù)測軌跡，本文的模板更新策略也保證了目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定。
　　(3)在跟蹤算法的基礎(chǔ)上，采用VC++開發(fā)平臺和OpenCV算法庫設(shè)計(jì)了一個簡單的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，并通過該系統(tǒng)驗(yàn)證了算法的可行性和實(shí)用性。
　　本文分析與研究了基本的Mean Shift算法，并從特征選取和模板更新兩個方面改進(jìn)了