動(dòng)態(tài)場景中的目標(biāo)檢測算法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的基礎(chǔ)性課題，在人類社會(huì)的多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)具有廣泛的應(yīng)用前景和研究價(jià)值。目標(biāo)檢測可以分為靜態(tài)場景和動(dòng)態(tài)場景兩種情況。其中，動(dòng)態(tài)場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測除了具有靜態(tài)場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測所要解決的問題，還要去除攝像機(jī)自運(yùn)動(dòng)的影響，因此它的研究難度更大，目前發(fā)展仍不成熟。本文特別針對動(dòng)態(tài)場景的目標(biāo)檢測問題，將動(dòng)態(tài)場景劃分為二維和三維兩種類型，并研究了各自情況下的解決算法。
　　 二維場景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。我們引入了一種

2、通用性強(qiáng)的全局運(yùn)動(dòng)模型，用特征點(diǎn)匹配的方法計(jì)算全局運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，從而檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該算法經(jīng)過對多組實(shí)拍和標(biāo)準(zhǔn)序列的測試，證明能夠?qū)崟r(shí)精確地檢測出二維場景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該部分主要新穎之處有：
　　 （1）分析了不同攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)情況下和不同場景類型下的圖像全局運(yùn)動(dòng)，并且引入八參數(shù)運(yùn)動(dòng)模型來描述圖像全局運(yùn)動(dòng)。
　　 （2）針對SIFT特征點(diǎn)匹配速度慢的缺陷，實(shí)現(xiàn)了基于特征點(diǎn)預(yù)測的檢測和匹配策略，在不降低SIFT本身

3、性能的前提下，極大的提高了算法效率。
　　 （3）基于殘差圖像的特征點(diǎn)更新策略，即時(shí)更新特征點(diǎn)，在提高算法效率的同時(shí)，保證了算法魯棒性。
　　 三維場景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。該算法使用多視角幾何學(xué)的知識(shí)進(jìn)行場景點(diǎn)的三維位置重構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。該算法在室內(nèi)實(shí)拍的長序列三維場景視頻上進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法對三維場景中的目標(biāo)檢測結(jié)果具有良好的魯棒性和準(zhǔn)確性。此部分的新穎之處如下：
　　 （1）在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測