文档介绍：方法研究作者姓名:导师姓名:李斌副教授学科专业:完成时间:吴伟电路与系统二灰荒晡逶
作者签名:—胜签字日期:—鄞月作者签名:土一隼签字日期:一捌⒚础荩签字日期:好矗豪中国科学技术大学学位论文原创性声明中国科学技术大学学位论文授权使用声明纯本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,S腥ò从泄毓娑ㄏ蚬矣泄夭棵呕蚧顾徒宦畚牡母从〖偷缱影妫允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。口保密年导师签名:
摘要的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算错误更新;而基于粒子群优化算法的跟踪策略提高了系统对快速运动、外观运动目标跟踪是计算机视觉领域中最热门的课题之一,在战场侦察、智能视频监控、交通控制、人机交互等领域具有广阔的应用前景,引起了国内外学者和工业界的广泛重视,因而具有重要的研究价值。当前学术界和工业界在目标跟踪方面开展了大量工作,取得了一些成果,然而运动目标跟踪仍然是模式识别领域的一个难点问题,目标物体角度、姿态、远近距离变化、快速运动、以及遮挡等给鲁棒在线跟踪算法提出了苛刻的要求,单一算法很难有效处理所有问题。针对此问题,本文基于多方法集成思想,研究鲁棒在线跟踪的有效方法,主要工作和成果如下:傲思钢值湫湍勘旮偎惴ǎǎ篗偎惴ā⒒趏法。通过实验验证和分析了几种算法的优点和不足。为本文方法的设计奠定了基础。芯坎⑸杓屏艘桓黾蒾、基于归一化互相关的模板匹配法和粒子群优化算法的自适应目标跟踪算法。其中,是基本的跟踪算法;基于归一化互相关的模板匹配有效地避免了过多的变化的适应能力,同时也为模板的更新提供了保障。三种算法形成了有效互补,在稳定性和可塑性之间达到了一种平衡。在不同视频测试序列上的实验结果表明,本文算法有效地缓解了自适应性和“漂移”之间的矛盾,能够实时地完成复杂的跟踪任务。杓撇⑹迪至嘶谑泳醺俚幕魅硕ㄎ弧U攵曰魅俗饕档奶囟ɑ肪常用目标检测提取出前景,融合本文提出的跟踪算法和团块跟踪方法实现跟踪。根据射影变换矩阵实现坐标系的转换,完成定位任务。关键词:目标跟踪谙遙橐换ハ喙亓W尤河呕多方法集成摘要
摘要
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