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基于支持向量机的目标跟踪技术研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Study on Target Tracking Method Based on SVM
【作者】 宋华军;
【导师】 朱明;
【学位授予单位】 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;
【学科专业名称】 光学工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
【网络出版投稿时间】 2007-03-27
【关键词】 支持向量机; Gabor小波; 主分量分析; AdaBoost; Haar小波;
【英文关键词】 SVM; Gabor wavelet; PCA; AdaBoost; Haar wavelet;
【中文摘要】 针对传统目标跟踪系统由于目标旋转、遮挡、尺度变化、变形以及光照变化等引起的跟踪精度低等缺点,本文将基于统计学习理论中的支持向量机(SVM)应用到目标跟踪领域中。该算法不仅能够自动检测和跟踪视场或图像中预先设定好的目标,而且克服了传统目标跟踪系统的缺陷。 论述了将SVM应用到目标跟踪领域的算法原理及实现过程。为了将支持向量机跟踪算法与其它算法进行性能比较,实验中分别实现了重心和相关等传统跟踪算法及其改进算法。由于将图像像素值直接作为SVM训练器和分类器的输入数据,算法的计算量过大,从而导致跟踪精度较低。因此,提出了分别采用Gabor小波计算样本特征,然后使用能量函数、主分量分析(PCA)和AdaBoost算法挑选部分Gabor特征;通过PCA和线性判别分析(LDA)对输入的数据降维;计算Haar小波特征,用AdaBoost提取部分有代表性的特征共三种特征选择方法与SVM相结合进行目标跟踪的算法。实验结果表明,后一种特征提取方法具有较高的跟踪精度。在检测跟踪过程中,通过使用层叠检测算法,加快了目标跟踪的速度,使算法达到实时性成为可能。 针对项目需...
【英文摘要】 In order to overcome the low precision shortcomings of the traditional target tracking system because of target's rotation, zoom, shelter and varied illumination etc, the support vector machine based on statistics learning theory is introduced into target tracking field in this paper. This alogrithm is able to detect and track automatically the pre-select target in watching field or image and gets over the most defects of traditional target tracking system. The algorithm theory and re...
【更新日期】 2007-05-18

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导师：朱明    导师单位：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所    学位授予单位：中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
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