發(fā)布時(shí)間：2018-10-16 12:40

【摘要】：目標(biāo)跟蹤具備重要的科研價(jià)值,且被普遍應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能交通等之中,近年來(lái)一直都是機(jī)器視覺(jué)研究當(dāng)中的熱點(diǎn)問(wèn)題。針對(duì)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,當(dāng)下已提出眾多研究算法。雖然這些跟蹤算法具有一定的魯棒性,但由于被跟蹤目標(biāo)外觀在跟蹤過(guò)程中易因受到光照、遮擋等外界因素的影響發(fā)生變化,使得視覺(jué)目標(biāo)跟蹤仍然是一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。壓縮感知理論作為信號(hào)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),因其具有簡(jiǎn)單、高效、實(shí)時(shí)等優(yōu)點(diǎn),在跟蹤領(lǐng)域也獲得了廣泛使用。由研究證明,通過(guò)壓縮感知技術(shù)獲取的低維壓縮信號(hào)可基本保留原信號(hào)的全部特性,從而可在保證計(jì)算精度的前提下大幅提高運(yùn)算效率。利用壓縮感知理論設(shè)計(jì)的跟蹤算法能夠獲取快速、魯棒的跟蹤結(jié)果。但此類算法在獲取圖片的多尺度表示,生成目標(biāo)高維特征時(shí),未考慮隨著濾波器尺寸的增大,由濾波產(chǎn)生的有效特征逐漸減少。同時(shí)算法在度量目標(biāo)與候選樣本之間的相似性時(shí),僅將每個(gè)弱分類器分類結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單疊加,處理策略過(guò)于單一。當(dāng)目標(biāo)因受到光照、遮擋等外界因素的影響外觀發(fā)生變化時(shí),易降低跟蹤精度使得結(jié)果出現(xiàn)偏差。本文針對(duì)上述問(wèn)題,提出特征加權(quán)的快速壓縮感知目標(biāo)跟蹤算法,通過(guò)生成準(zhǔn)確的高維特征及更加高效的相似性度量機(jī)制來(lái)獲取跟蹤,具體工作如下:(1)研究學(xué)習(xí)壓縮感知理論,深入了解信號(hào)稀疏表示理論、設(shè)計(jì)觀測(cè)矩陣的方法和其常用分類、重構(gòu)信號(hào)算法以及壓縮感知降維等。實(shí)驗(yàn)論證壓縮跟蹤算法的有效性,發(fā)現(xiàn)此類壓縮跟蹤算法中存在的不足并進(jìn)行分析與解決;(2)依據(jù)濾波器尺寸提出自適應(yīng)加權(quán)策略來(lái)提取樣本的多尺度特征,進(jìn)而生成高維特征描述。該方法能夠解決隨著濾波器尺寸的增大,導(dǎo)致獲取到的樣本有效特征逐漸減少的問(wèn)題,確保跟蹤使用特征的準(zhǔn)確性;(3)兼顧考慮每個(gè)弱分類器的疊加和與候選樣本各維壓縮特征被分類為目標(biāo)壓縮特征的可能性,提出了高效的相似性度量機(jī)制。該方法解決了之前衡量樣本與目標(biāo)相似性方式單一的問(wèn)題。本文與當(dāng)下現(xiàn)有的此類壓縮跟蹤算法在多個(gè)測(cè)試視頻序列中進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果可知,本文所提算法具有更優(yōu)的跟蹤性能。
[Abstract]:Target tracking has important scientific research value, and is widely used in video surveillance, intelligent transportation and so on. In recent years, it has been a hot issue in machine vision research. Many algorithms have been proposed for target tracking. Although these tracking algorithms have some robustness, the visual target tracking is still a difficult problem because the appearance of the target is easily affected by illumination, occlusion and other external factors in the tracking process. As a research hotspot in signal field, compression sensing theory has been widely used in the field of tracking because of its advantages of simplicity, efficiency and real-time. It is proved by the research that the low dimensional compression signal obtained by compression sensing technology can basically retain all the characteristics of the original signal, thus greatly improving the computational efficiency on the premise of guaranteeing the calculation accuracy. The tracking algorithm based on compressed sensing theory can obtain fast and robust tracking results. However, in obtaining the multi-scale representation of the image and generating the high-dimensional feature of the target, this algorithm does not consider that the effective feature generated by the filter decreases gradually with the increase of the size of the filter. At the same time, when measuring the similarity between the target and the candidate samples, the algorithm simply superposes the classification results of each weak classifier, and the processing strategy is too single. When the external factors such as illumination and occlusion affect the appearance of the target, it is easy to reduce the tracking accuracy and make the results deviate. In order to solve the above problems, this paper proposes a feature weighted fast compressed perceptual target tracking algorithm, which obtains tracking by generating accurate high-dimensional features and more efficient similarity measurement mechanism. The main work is as follows: (1) Learning compressed perception theory is studied. We deeply understand the theory of sparse representation of signals, design the method and classification of observation matrix, reconstruct the signal algorithm and reduce the dimension of compression perception. Experiments demonstrate the effectiveness of the compression tracking algorithm, find the shortcomings of the compression tracking algorithm and analyze and solve it. (2) according to the filter size, an adaptive weighting strategy is proposed to extract the multi-scale feature of the sample. Then high dimensional feature description is generated. This method can solve the problem that the valid features of the obtained samples decrease gradually with the increase of filter size. (3) considering the superposition of each weak classifier and the possibility that each dimension of the candidate sample is classified as the target compressed feature, an efficient similarity measurement mechanism is proposed. This method solves the problem that the similarity between sample and target is simple. Compared with the existing compression tracking algorithms in several test video sequences, the results show that the proposed algorithm has better tracking performance.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2274389