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《基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究姓名：張瑞娟申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師：盧湖川20081217大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要視頻監(jiān)控系統(tǒng)以其直觀、方便、信息內(nèi)容豐富而成為現(xiàn)代安防系統(tǒng)發(fā)展的主流，被廣泛應(yīng)用于國(guó)防建設(shè)、交通管制、智能保安等需要實(shí)時(shí)監(jiān)控的場(chǎng)所?，F(xiàn)有的大多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)仍依賴(lài)于監(jiān)控人員的現(xiàn)場(chǎng)操作，造成了人力資源的浪費(fèi)，也影響了整個(gè)工作系統(tǒng)的效率。因此，研究智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)并提高智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的性能具有重要的意義。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是視頻監(jiān)控系統(tǒng)中一個(gè)重要組成部
2、分，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的其他研究領(lǐng)域有著重要的推動(dòng)作用。因此如何實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)、穩(wěn)定和有效地檢測(cè)與跟蹤，是一個(gè)需要關(guān)注和研究的重要問(wèn)題。本文在目前該領(lǐng)域研究成果的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了智能視頻監(jiān)控中人體目標(biāo)的檢測(cè)，分割和跟蹤方面的理論和方法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法中，詳細(xì)介紹了幾種常用的目標(biāo)前景檢測(cè)方法，并對(duì)它們的檢測(cè)性能進(jìn)行了評(píng)價(jià)。在運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)的定位與分割方面，以人體的頭部研究為出發(fā)點(diǎn)，針對(duì)人體頭部運(yùn)動(dòng)信息的輪廓近似圓形的特征，結(jié)合Freeman鏈碼和RANSAC算法，進(jìn)行多圓檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)頭部的定位，進(jìn)而較快地確定人體目標(biāo)的準(zhǔn)確位置。
3、在目標(biāo)跟蹤算法中，針對(duì)目前MeanShiit跟蹤算法存在的問(wèn)題，本文提出了采用目標(biāo)的顏色信息、紋理信息和運(yùn)動(dòng)信息的改進(jìn)Kalman和MeanShift跟蹤算法，跟蹤效果得到較大改進(jìn)。針對(duì)單個(gè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)姿勢(shì)的顯著變化，本文在機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于RGB直方圖特征、LBP直方圖特征和PPBTF直方圖特征的半監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)單目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的方法，使跟蹤效果更具魯棒性。算一T波濾m蹤跟nM位定部頭測(cè)檢標(biāo)目耐法詞鍵關(guān)基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究ResearchonMovingObjectDetectionandTrac
4、kingAlgorithmsbasedonVideoImageAbstractVideosurveillancesystem(Vss)iSthemaintrendofmodemdefencesystembecauseofitsvisibility，convenienceandabundanceincontentandhasbeenwidelyusedinmanyfieldswhereareal-timesurveillanceisneeded,suchasnationaldefense,tra銜ccontrol，theintelli
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