基于視覺顯著性的視頻目標(biāo)跟蹤研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目標(biāo)跟蹤是計算機視覺重要研究方向,在安防、視頻監(jiān)控、智能交通和軍事制導(dǎo)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。當(dāng)前的視頻跟蹤技術(shù)在實際應(yīng)用中仍然比較脆弱,面臨適應(yīng)性差等許多挑戰(zhàn)性問題。如動對動跟蹤時,攝像機與目標(biāo)位置相對劇烈變化,需要克服目標(biāo)閃動、場景中大范圍噪聲干擾、光照變化導(dǎo)致的目標(biāo)特征變化,解決目標(biāo)被遮擋/丟失后的快速尋回等問題?,F(xiàn)有目標(biāo)跟蹤算法很難有效應(yīng)對上述問題。
  人類視覺系統(tǒng)具有視覺注意機制,視覺注意引導(dǎo)人眼關(guān)注場景中最感興趣區(qū)域,

2、能夠避免大范圍的目標(biāo)搜索問題,實現(xiàn)快速目標(biāo)定位。本研究借鑒人類主動視覺機制提出新的視頻跟蹤算法。首先對視頻幀圖像進行快速視覺顯著性檢測,利用顯著性檢測結(jié)果,選取大顯著度點模擬人眼注視點,通過對每幀注視點的密集程度判斷是否存在疑似目標(biāo)區(qū)域,最后利用目標(biāo)區(qū)域內(nèi)特征進行目標(biāo)跟蹤。主要工作內(nèi)容如下:
  (1)提出一種新的目標(biāo)跟蹤算法框架,分為自由搜索與跟蹤兩個部分:自由搜索過程中,相鄰幀的顯著目標(biāo)質(zhì)心位置若連續(xù)相近,則認為存在受注視的目

3、標(biāo)區(qū)域,隨后算法轉(zhuǎn)入跟蹤狀態(tài)。跟蹤過程中,若相鄰幀的顯著目標(biāo)區(qū)域特征相近,則保持跟蹤狀態(tài),輸出跟蹤結(jié)果;如果連續(xù)若干相鄰幀顯著目標(biāo)區(qū)域特征不符,則認為目標(biāo)丟失,轉(zhuǎn)入自由搜索狀態(tài)。
  (2)針對熱成像飛行物視頻中目標(biāo)閃動/丟失,地面樹枝、空中云層干擾,目標(biāo)被暫時遮擋等問題,先利用譜殘差算法檢測每幀圖像中像素的顯著度值,并借此減少有規(guī)律的紋理與光照變化干擾。算法只關(guān)注少數(shù)(<30個)顯著度值大的像素點,由這些點的聚集/分離程度和均值

4、位置來表示場景中最顯著目標(biāo)質(zhì)心。通過幀間最顯著區(qū)域位置和區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的形狀特征來判斷與跟蹤目標(biāo)。
  (3)針對橄欖球比賽視頻中,目標(biāo)特征變化、視角變化、目標(biāo)遮擋、多個相似目標(biāo)干擾等問題,首先利用超復(fù)數(shù)傅里葉變換改進傳統(tǒng)譜殘差算法,使之直接處理彩色幀圖像獲得顯著度圖。算法仍只關(guān)注少數(shù)顯著度值大的像素點,由其聚集/分離程度和均值位置來表示場景中最顯著目標(biāo)。通過幀間最顯著區(qū)域位置特征和目標(biāo)區(qū)域顏色矩特征來跟蹤目標(biāo)。
  (4)本文

5、提出的算法與當(dāng)前兩種流行算法——CT(壓縮感知)和STC(時空上下文學(xué)習(xí))算法進行實驗對比。實驗結(jié)果表明本文算法運行更快,無需人機交互;幾乎沒有參數(shù)調(diào)整,視頻跟蹤效果明顯優(yōu)于兩種對比算法。
  本課題利用視覺顯著性模擬人眼注視,引導(dǎo)算法進行視頻目標(biāo)跟蹤。帶來好處是:算法可對視頻場景中的顯著目標(biāo)自動跟蹤,無需人工指定初始目標(biāo);能有效應(yīng)對攝像頭閃動導(dǎo)致的目標(biāo)丟失,迅速找回目標(biāo);能克服場景中的整體光照變化、大范圍紋理干擾、短時目標(biāo)遮擋等

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