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《基于粒子濾波器的鼠類目標(biāo)跟蹤研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、工學(xué)碩士學(xué)位論文基于粒子濾波器的鼠類目標(biāo)跟蹤研究廖宗俐哈爾濱工業(yè)大學(xué)2006年6月圖書分類號：TP391.41U.D.C.:681.39工學(xué)碩士學(xué)位論文基于粒子濾波器的鼠類目標(biāo)跟蹤研究碩士研究生：廖宗俐導(dǎo)師：姚鴻勛教授申請學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)所在單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2006年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex：TP391.41U.D.C.:681.39ADissertationfortheDegreeofM.Eng.RESEARCHONMOUSETRAC
2、KINGBASEDONPARTICLEFILTERINGCandidate：LiaoZongliSupervisor：Prof.YaoHongxunAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofOralExamination：June,2006University：HarbinInstituteo
3、fTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要基于圖像序列的目標(biāo)跟蹤作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要而富有挑戰(zhàn)的課題，得到了廣泛而深入的研究，然而長期以來大部分工作都集中在對人或者類似汽車飛機(jī)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤上?？梢院敛豢鋸埖恼f視頻序列中實(shí)現(xiàn)對動(dòng)物的跟蹤更具有挑戰(zhàn)性，尤其是鼠類目標(biāo)，其形狀的多變性，運(yùn)動(dòng)的無規(guī)律性，頻繁而且嚴(yán)重的遮擋，目標(biāo)之間的高度相似以致難以區(qū)分等都給跟蹤帶來的巨大的困難。本文在粒子濾波框架基礎(chǔ)上，分別就單個(gè)鼠類目標(biāo)和多個(gè)鼠類目標(biāo)的情況，提出和實(shí)現(xiàn)了不同的跟蹤算法。具體內(nèi)容如下：提出將加權(quán)的顏色
4、直方圖作為觀察模型融入粒子濾波器算法框架，實(shí)現(xiàn)了對單個(gè)鼠類目標(biāo)的跟蹤。算法可以在粒子較多的情況下對鼠類目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。為實(shí)現(xiàn)同時(shí)對多個(gè)鼠類目標(biāo)的跟蹤，本文首先研究了鼠類運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)模型，分別討論了位置和形狀動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，提出了用二階自回歸過程來描述鼠類目標(biāo)的位置傳遞，用約束布朗運(yùn)動(dòng)來描述老鼠形狀的動(dòng)態(tài)變化。為建立視頻圖像中鼠類目標(biāo)的表觀模型，本文研究了在貝葉斯框架下提取圖像觀察的一般方法，通過將圖像網(wǎng)格化，并認(rèn)為各網(wǎng)格間的圖像觀察是相互獨(dú)立的，從而可以在求解各個(gè)網(wǎng)格圖像觀察的基礎(chǔ)上求解整幅圖像的表觀模型。最后在目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型
5、與圖像觀察模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合粒子濾波提出了針對多個(gè)鼠類目標(biāo)的跟蹤算法。試驗(yàn)結(jié)果表明，融入加權(quán)直方圖的粒子濾波算法可以對單個(gè)鼠類目標(biāo)進(jìn)行跟蹤；而多目標(biāo)跟蹤算法不僅跟蹤準(zhǔn)確性上較加權(quán)直方圖有較大提高，而且對遮擋，突然運(yùn)動(dòng)等跟蹤難題具有較好的性能。關(guān)鍵詞視覺跟蹤；鼠類目標(biāo)跟蹤；貝葉斯濾波；粒子濾波；動(dòng)態(tài)模型-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractObjecttrackingbasedonimagesequence,whichisasignificantandchallengingresearchtopicinco
6、mputervision,hasbeenwidelyanddeeplystudied.However,themajorityoftheresearchworksarefocusedonthetrackingofmanaswellasmaneuveringtargetsuchascarsandplanesforalongtime.Itisnotexaggerateatalltoassertthatthetrackingofanimalsinvideosequencesisfullofchallenge.Especiall
7、y,themousetargetsbringenormousdifficultiesintracking,whicharethevarietiesofshapes,irregularitiesofmotion,highfrequentandseriousoccluding,aswellashighsimilaritiesbetweentargetsleadingtodifficultiestodistinguishthem.Basedontheframeworkofparticlefilter,thispaperpro
8、posedandimplementeddifferenttrackingalgorithmsforsinglemousetargetandmultimicetargetsseparately,whichareasfollows:Wecombinedtheweightedcolorhistogram,whichisconsidere
