【摘 要】
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目标跟踪技术是机器人视觉领域的一个重要研究分支,它融合了图像处理、模式识别、人工智能及自动控制等多学科最新研究成果,主要利用视频分析方法对视频输入图像序列进行连续
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目标跟踪技术是机器人视觉领域的一个重要研究分支,它融合了图像处理、模式识别、人工智能及自动控制等多学科最新研究成果,主要利用视频分析方法对视频输入图像序列进行连续分析,来实现运动目标的自动检测、定位和跟踪,为高层视频对目标的行为理解和决策提供底层对象和分析依据。核跟踪算法是一种无参密度估计算法,由于计算量小、易与其他算法集成等优点,受到国内外众多学者的关注。本文研究基于核跟踪算法为基础,对算法存在的不足,如复杂背景、非目标遮挡及光照变化等,进行了相关研究和探索,主要内容包括以下几方面：(1)选择HSV模型作为目标颜色空间模型,通过H、S、V分量合成模型表示目标模型,由于三个分量间是相互分离的,因而能更好的适应光线变化等对目标跟踪的影响。(2)对核函数进行深入研究,选择截断高斯核函数作为核函数,截尾的范围通过截断因子λ来限制,计算量相对于高斯核函数大大减少,并能保证算法的收敛性。(3)目标在复杂背景、光照变化下存在的问题,提出了基于贝叶斯概率模型的核跟踪(BKBT)框架算法,算法基于HSV颜色模型,突出了出现在目标上的颜色特征,而不是在背景,有效克服了传统核跟踪算法定位目标容易收到背景环境干扰的缺点。(4)针对目标遭遇到大面积或者完全遮挡时,BKBT算法会失效的问题,提出了卡尔曼滤波与BKBT算法相融合的算法,将运动目标轨迹估计应用到目标定位上。
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