文档介绍：论文题目:基于 Kalman 的 TLD 目标跟踪算法研究专业:计算机应用技术硕士生:江博 ( 签名) 指导教师:薛弘晔 ( 签名) 摘要运动目标检测与跟踪是机器视觉研究的核心内容之一。运动目标的检测与跟踪利用图像处理等相关技术对视频序列图像处理、分析和理解。它已经在遥感遥测、工业安防、航天航空、智能机器人、社会安防等领域发挥着重要作用。 TLD(Tracking-Learning-Detection) 是近年来出现的一种单目标长时间跟踪的高效算法。该算法解决了目前大部分跟踪算法在目标失踪后不能重新捕获目标的缺点,并且能够很好的适应目标外观的剧烈变化。但是它仍然存在诸多缺点不足。本文以 Kalman 滤波器为主要的研究对象。利用扩展的 Kalman 滤波器的预测增强 TLD 算法,以增强算法的可靠性,并在此基础上实现了相应的目标跟踪算法。论文完成的工作有: 1. 分析了 Kalman 滤波器的数学原理,对滤波器在目标跟踪、运动估计应用方面做了一定的扩展,并提出了扩展的方法。 2 .分析了随机森林的原理,对比分析各类目标检测的图像特征描述,比如 Haar , LBP , 2bitBP 特征。并提出基于 2bitBP 特征建立随机森林的过程。 3. 研究了 TLD 算法中的关键部分 P-N 学****过程和基于 LK 光流法的 Median Flow 跟踪算法。 4. 阐述利用扩展的 Kalman 滤波器增强 TLD 算法的思想,对改进算法的跟踪器、检测器、学****器的实现给出详细描述。调用检测器来计算跟踪器定位目标的可信度与 Kalman 滤波器预测目标的可信度,根据这两个可信度, 决定输出到下一级检测器和学****器的结果。在此基础上利用 Opencv 计算机视觉库,在 linux 系统上实现了高效的改进跟踪器。针对四个各具特点的场景分别实验,分析实验结果和算法的优缺点。经实验验证改进确实增强了跟踪的可靠性。关键词: 运动目标检测与跟踪, Kalman 滤波器, TLD 跟踪算法。 Subject : Research on TLD algorithm based on Kalman filter Specialty : Computer Application Technology Name : Ji Bo (Signature) Instructor : Xue Hongye (Signature) ABSTRACT Moving target tracking and detection is the c ontent puter vision .In every frame that follows, algorithm determine the object’s loca tion and extent or indica te that the object is no present and analysis the result .It has play an important role in remote sensing, industrial security, aerospace, intelligent robots, social security and other fields. TLD (Tracking-Learning-Detection) is novel algorithm for long-te rm tracking of unknown objects in a video stream, which is proposed in recent years. The algorithm has high reliability and stability. But there are a number of challenges that have to be addressed in order to get more reliable and general system based on TLD. This paper mainly study Kalman filter. In order to get more reliable, we use extended Kalman filter to enhance the tracker of TLD algorithm. Meanwhile, achieve the code of the target tracking algorithm. The first sect