視頻圖像目標(biāo)再識別跟蹤算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、運動目標(biāo)跟蹤在社會安防、交通監(jiān)控、醫(yī)學(xué)檢查、軍事防御等方面都發(fā)揮著舉足輕重的作用，是計算機視覺領(lǐng)域的核心內(nèi)容，也是社會科技發(fā)展必不可少的推動力量，具有廣泛的實用價值和廣闊的應(yīng)用前景。在視頻圖像跟蹤過程中，目標(biāo)的實時跟蹤、跟蹤算法的魯棒性是視頻圖像跟蹤過程中對運動目標(biāo)準(zhǔn)確跟蹤的基本要求。據(jù)此，具體的研究內(nèi)容為：
　　首先，介紹了能夠有效處理非線性、非高斯問題的粒子濾波算法，對粒子濾波理論做了詳細介紹，同時通過對比實驗證明了算法的有效

2、性，并通過變量改變，確定了算法的最佳跟蹤條件。
　　其次，提出了基于主動輪廓模型的粒子濾波跟蹤算法，按照主動輪廓模型獲取各目標(biāo)的外形特征，并以此作為目標(biāo)模板在后續(xù)幀進行目標(biāo)匹配，同時通過目標(biāo)輪廓獲取目標(biāo)位置，以此為依據(jù)進行粒子濾波的樣本來源，預(yù)測下幀圖像中目標(biāo)的位置，并在預(yù)測區(qū)域進行模板匹配，若匹配后目標(biāo)與模板發(fā)生較大偏差，則利用主動輪廓模型及時修正、更新模板；否則，繼續(xù)進行下一幀圖像中目標(biāo)的跟蹤。
　　再次，根據(jù)圖像SIF