基于跟蹤-學習-檢測的穩(wěn)健目標跟蹤算法設計與實現(xiàn).pdf

1、目標跟蹤技術是計算機視覺領域的重要技術之一，在各個領域得到廣泛的應用。傳統(tǒng)的目標跟蹤算法一般會對于特定的場景或者特定的跟蹤目標，無法實現(xiàn)對任意目標的跟蹤，并且傳統(tǒng)的跟蹤算法在跟蹤過程中會積累誤差導致跟蹤失敗，無法進行長時間的跟蹤。同時，隨著計算機技術迅猛發(fā)展，目標跟蹤算法逐漸被應用到嵌入式系統(tǒng)，目標跟蹤算法在嵌入式系統(tǒng)中如何滿足實時性要求并保持長時間的穩(wěn)健跟蹤成為計算機視覺領域的研究熱點問題。
　　本文對目標跟蹤算法進行大量調(diào)研，

2、發(fā)現(xiàn)跟蹤－學習－檢測的目標跟蹤算法具有良好的穩(wěn)健性并對其進行深入研究，在該算法基礎上，提出一種并行算法使其能實時處理高清視頻圖像，并將跟蹤－學習－檢測算法移植到嵌入式系統(tǒng)上，使其能得到更廣泛的應用。本文開展的具體研究工作如下：
　　1、對跟蹤－學習－檢測算法進行深入研究，詳細分析跟蹤模塊中涉及的中值流跟蹤算法，檢測模塊中涉及的基于隨機森林的檢測算法以及學習機制中的P-N約束，并進行大量實驗，展示跟蹤－學習－檢測算法在圖像視頻跟蹤的

3、穩(wěn)定性和實時性。
　　2、現(xiàn)有的跟蹤－學習－檢測算法策略不足以滿足高清視頻圖像處理的實時性，本文利用MPI多進程和OpenMP多線程對該算法優(yōu)化，使其可以并行處理圖像數(shù)據(jù)，以便于更加有效的利用平臺的計算資源。對其進行實驗仿真，定量分析優(yōu)化后的算法在性能上的提升。
　　3、將跟蹤－學習－檢測（TLD）的目標跟蹤算法移植到更具通用性的嵌入式平臺，因此需要在嵌入式平臺上安裝系統(tǒng)以及配置和安裝相依賴的軟件，最后在此平臺上進行算法仿真