文档介绍：日期:啦年上月丘日作者签名:主拯丛亟大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目:基于增量式低秩学****的视频目标跟踪
摘要是,严重的遮挡、剧烈的姿态、尺度和光照的变化、杂乱的背景、多变的视角等引起的具有鲁棒性并且易于计算,所以许多基于子空间学****的视频跟踪算法被相继提出。这一近,一些新的基于低秩性的鲁棒子空间。学****模型被相继提出,例如、取K挡、姿态、尺度和光照变化、非刚体变化、平面内旋转、背景混杂等视频跟踪的诸多难关键词:视频跟踪;低秩特征;隐藏子空间投影;增量式学****遮挡检测视频目标跟踪是计算机视觉的一个研究热点,已经在监视、机器人、医学图像、以及人机交互等领域有着许多应用。尽管学者们在这个研究课题上做出了大量努力,但目标物体的表观变化使得视频跟踪依然是一个极具挑战性的难题。研究发现,子空间表示对于目标物体的平面内旋转、尺度和姿态变化以及光照改变套算法通过构造目标所在的低维子空间,以得到能够在线地适应目标物表观变化的表观模型。但是,对于视频序列中的目标物来说,这些算法都不能对它们整体上的结构进行限制,从而无法准确地把握目标物体表观的整体子空间结构。最们能够从受污染的观测数据中恢复出其本质的低秩子空间结构。但是当前的这些低秩模型无法直接用于增量式的视频处理。受到以上讨论的启发,本文提出了两种基于增量式低秩学****的视频跟踪算法。首先,本文基于增量式低秩特征学****提出了一个新的鲁棒的视频目标跟踪算法。该算法实际上将┱沟搅嗽谙哐傲煊颉S胫暗姆椒ㄏ啾冉希盟法不再从受污染的观测数据直接学****子空间,而是增量式追踪目标的低秩特征并且通过稀疏误差项检测遮挡。然后,本文又提出了一个新的子空间学****方法以解决鲁棒的视频目标跟踪问题。该算法增量式追踪最优低秩投影,该投影的列向量是其所在的隐藏特征空间的一组冗余的基底,并将观测数据直接作为该投影的系数。追踪到的最优投影的低秩性能够准确的恢复全局特征空间的本质低维结构,从而提升了捕获表观变化的准确率。在多个具有挑战性的视频序列上的实验结果表明,本文提出的跟踪算法能够战胜遮点,足以与当前先进的跟踪算法相抗衡。大连理工大学硕士学位论文
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目录要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.Ⅲ髀邸研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文贡献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文的主要内容及章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯诘椭刃缘淖涌占溲***椒ā⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.鞒煞址治⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯P偷挠τ糜肜┱埂谧涌占涞氖悠蹈偎惴ā视频跟踪算法的粒子滤波框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.刺浠荒P汀。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...隽縋跟踪算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于稀疏子空间表示的视频跟踪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...倌勘甑南∈璞硎尽.ü齃钚』迪窒∈栊浴谠隽渴降椭忍卣餮暗氖悠蹈偎惴ā引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
在线低秩特征学****⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于穆嘲羰悠蹈偎惴ā实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的视频跟踪算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯攻读硕士学位期间发表学术论文情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯大连理工大学学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..结致基于增量式低秩学****的视频目标跟踪
髀研究背景及意义人类通过视觉、