基于在線學(xué)習(xí)的非特定目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、非特定目標(biāo)的長(zhǎng)時(shí)間跟蹤技術(shù)是指對(duì)視頻中感興趣的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行持續(xù)有效地跟蹤。需要解決的一種問題是，對(duì)于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)較為激烈的視頻序列，如何對(duì)產(chǎn)生形變的目標(biāo)繼續(xù)跟蹤。目標(biāo)跟蹤過程中的在線學(xué)習(xí)就是解決這一問題的一種頗為有效的方法。
　　本文首先給出了一種基于在線學(xué)習(xí)的目標(biāo)模板更新方法。通過計(jì)算掃描窗口與目標(biāo)框的重疊度來判定正負(fù)樣本并更新目標(biāo)模板，重疊度定義為兩個(gè)矩形框的交集與均值面積之比。隨后，在跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測(cè)算法(Tracking-Le

2、arning-Detection，TLD)的基礎(chǔ)上，采用本文給出的目標(biāo)模板更新方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。同時(shí)，針對(duì)TLD跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行了創(chuàng)新性改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)可靠且準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤，提高了系統(tǒng)的跟蹤成功率。
　　本文的主要工作有:
　　1.提出一種基于在線學(xué)習(xí)的目標(biāo)模板更新方法，并將該方法應(yīng)用到TLD跟蹤系統(tǒng)之中，提高了系統(tǒng)的跟蹤成功率。
　　2.通過對(duì)TLD跟蹤系統(tǒng)初始化部分的研究，對(duì)其初始模板的生成方法進(jìn)行了改進(jìn)。由鼠標(biāo)拖動(dòng)形成矩形

3、框作為初始目標(biāo)區(qū)域改成鼠標(biāo)單擊選擇矩形中心，生成初始目標(biāo)模板。減少了背景區(qū)域的干擾，同時(shí)使操作更加簡(jiǎn)便。
　　3.改進(jìn)了TLD系統(tǒng)的檢測(cè)模塊，在檢測(cè)模塊中的第一步方差濾波器之前引入了幀間差分法，將利用幀間差分法檢測(cè)到的含有目標(biāo)的圖像塊輸入給方差濾波器，提高了檢測(cè)模塊的準(zhǔn)確性以及效率。
　　4.在VS2008與OpenCV2.3.1平臺(tái)上，本文對(duì)原始方法與改進(jìn)后的方法進(jìn)行比較，分別采用多次實(shí)驗(yàn)取平均值法與固定目標(biāo)框的方法進(jìn)行實(shí)