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单目图像序列的目标跟踪算法研究  
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【作者】 代凯乾;
【导师】 刘肖琳;
【学位授予单位】 国防科学技术大学;
【学科专业名称】 控制科学与工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2007-10-18
【关键词】 背景去除; 阴影; 卡尔曼滤波; 期望-最大算法; 遮挡;
【英文关键词】 background subtraction; shadow; Kalman filter; EM algorithm; occlusion;
【中文摘要】 由于现实环境的复杂性,如光照变化、背景局部变化、阴影和目标之间的相互遮挡等,使得目标跟踪是一个很有挑战性的课题。本文以室内环境下的运动人体为对象,重点研究了运动目标跟踪算法,主要讨论和研究了人体跟踪中的阴影和遮挡问题。 在人体检测阶段,为了能处理环境中的光照变化和背景微小变动,本文对背景建立自适应高斯模型,用背景去除的方法得到前景运动区域。针对阴影这一问题,本文从色彩和光照不变性的角度,详细讨论了阴影的特性,并据此提出了一个可用于阴影去除的算法,提高了阴影去除率。实验表明,通过本文的自适应背景模型和阴影去除法,能有效、准确地提取出前景运动目标。 在人体跟踪阶段,本文分别采用不同的跟踪算法来处理遮挡和非遮挡情况。在人体间没有发生遮挡时,通过对目标建立卡尔曼滤波模型来预测估计下一帧中目标质心可能出现的位置,通过跟踪人体质心的方法来完成整个人体的跟踪,跟踪速度快。为了处理人体间的遮挡情况,从人体颜色分布的角度,提出了一种用于处理人体相互遮挡的算法,使用混合高斯模型来表示人体的颜色分布。先采用EM算法对相应参数进行估计,得到人体混合高斯模型,一旦检测到发生遮挡情...
【英文摘要】 The complexity of environment, such as illumination variety, background changing, shadow, occlusions, makes object tracking a challenge problem. In this thesis, we focus on the human tracking in indoor, discuss the algorithm of moving object tracking, and deal implicitly with shadow and occlusions, which is able to correctly remove the shadow and label people during occlusions. In the phase of object detection, we establish an adaptive Gaussian model for background, which can handle the ...
【更新日期】 2007-10-31

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