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基于判别相关性滤波器的运动目标跟踪方法研究

发布时间:2022-01-15 14:04
  对运动目标进行稳定的跟踪是模式识别领域的重要研究课题,在生物视觉、自动驾驶、视频监控等领域应用广泛。近来,机器学习和人工智能领域的快速发展,进一步促进了对目标跟踪课题的深入研究。然而,由于目标跟踪过程中经常出现的外形变化、光照变化、遮挡、背景干扰等问题,在复杂环境下对运动目标进行鲁棒跟踪仍是一个极具挑战性的课题。判别相关性滤波器的理论最早是在信号处理领域中被提出的,随后被引入到了目标跟踪领域。相比于传统的目标跟踪算法,基于判别相关性滤波器的目标跟踪算法不仅能够达到较高的跟踪精确度和跟踪成功率,而且能够实现较快的跟踪处理速度,因此成为了近年来目标跟踪课题中的一个主要研究分支。尽管此类算法相比于传统的目标跟踪算法已经有了明显的性能提升,但是此类算法中的许多问题,例如模型学习问题、目标尺度估计问题、上下文感知问题、深度学习问题等,需要更加深入的研究和进一步的解决以提升算法的整体性能。针对以上问题,本课题在判别相关性滤波器框架下,重点研究了基于自步学习的目标外观模型学习方法、连续空间目标尺度估计策略、基于联合方式的上下文感知与回归目标自适应、孪生对称卷积网络中的残差分层注意力机制等几个方面的内... 

【文章来源】:山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:143 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于判别相关性滤波器的运动目标跟踪方法研究


图1-1目标跟踪的过程??

循环矩阵


Z表示各行是一个图像样本x,的矩阵,y中的元素为回归目标乂,/??示单位矩阵。??3.2循环矩阵与核函数??公式1-2的复数形式可写为:??v/?=?{XHX?+?UyxXHy?(1-3)??其中,表示厄米特转置(Hermitiantranspose),即?为??共轭复数。当尤为实数值时,公式1-3与公式1-2等价。??通过公式1-3可以发现,模型参数w的闭式解存在矩阵求逆的过程,这在实??操作中会显著降低算法的处理速度,成为实现实时目标跟踪的阻碍因素。为了??决这一问题,在KCF中引入了循环矩阵的方法,基础样本为*的循环矩阵X可??被表示为下式的形式:??—a:2x3????x?_??

联合方式,上下文,框架图,自适应


本论文基于判别相关性滤波器,针对目标跟踪中的模型学习问题、尺度估计??问题、上下文感知问题、深度学习问题等进行了深入的研究。论文共包含六章内??容,各章之间的逻辑关系如图1-3所示,各章节的主要内容安排如下:??第一章,绪论。首先介绍了运动目标跟踪的背景及意义,并在基于判别相关??性滤波器的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法、目标跟踪数据集三个??方面对运动目标跟踪的研宄现状进行了总结,详细地介绍了判别相关性滤波器的??14??

【参考文献】:
期刊论文
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本文编号:3590745

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