移动目标视频跟踪关键技术的研究(3)

关于视频跟踪的好硕士论文

ＡＢＳＴＲＡＣＴ

Ｖｉｄｅｏｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｓａｈｏｔａｎｄｌａｔｅｓｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｏｄａｙ’ｓ

ｓｃｉｅｎｃｅ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｉｅｌｄ．Ｉｔｒｅｆｅｒｓｔｏｌｏｔｓｏｆ

ａｕｔｏｍａｔｉｏｎｓｕｂｊｅｃｔｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒｃｏｎｔｒｏｌ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐａｔｔｅｒｎ

ａｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｍａｔｈ．ｏｎｎｅｔｈｅｓｉｓｐｕｔｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｓｙＳｔｅｍｔｈｅｔｈｒｅａｄ，ｆｏｃｕｓｅｄｍｏｖｉｎｇ

ｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔ

１ｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｎｓｔａｂｌｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．ｃａｎｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｓｙｓｔｅｍａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｉｍａｇｅｓｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎａｎｄｖｉｄｅｏａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅ

ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ

ａｎｄｓｙｓｔｅｍｃａｎｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｃａｎａｎｄｔｒａｃｋｏｂｊｅｃｔｓｉｎａｍｏｖｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｉｔａｉｍｓｏｆｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍａｒｃａｌｓｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｊｕｄｇｅｔｈｅｍｏｖｅｍｅｎｔｏｆｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｈｅ

ｔｏｅｘｐｌａｉｎｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｍｅａｎｉｎｇｓｏｆｖｉｄｅｏｓｔｒｅａｍａｎｄ

ａｃｔｉｏｎｓｔｈｅｓｃｅｎｅｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｂｌｙ，ｈｅｎｃｅｔｏｇｕｉｄｅａｎｄｍａｋｅｄｅｃｉｓｉｏｎｓ．Ｓｏｍｅｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｓｙｓｔｅｍｓ

ｐｒｏｊｅｃｔｈａｖｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏａｒｍｙａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｂｕｔｔｈｅｓｔｉｌｌｆａｃｅｓｌｏｔｓｏｆ

ａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ．Ａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｂｅｅｎｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅ

ｐａｐｅｒｗａｓｂａｓｅｄｏｎｓｕｂｊｅｃｔｍａｎｙｐｒｏｇｒｅｓｓｅｓ．ＴＩｌｉｓｔｈｅｓｅａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ．

Ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ

ｎｅｗＦｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｉｔｈｔｈｅｉｒａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｔｈｅｎｗｅｒｅｃｏｎｃｌｕｄｅｄ．ＷｅｍａｉｎｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｔｈｅＧａｕｓｓＭｉｘｔｕｒｅｐｕｔｔｈｅｍａｘｉｍｉｚｉｎｇｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｉｄｅａｉｎｔｏｔｈｅＧａｕｓｓ

ｃａｎＭｉｘｔｕｒｅＭｏｄｅｌ．Ｔｈｅ

ｆｉｌｔｅｒｍｅｔｈｏｄＷａｓｍｏｒｅｒｉｇｏｒｏｕｓ，ａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．ａｎｄｉｍａｇｅ

ｇｉｖｅｎ．Ｗｅ

ｄｏｔｓＳｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓａｂｏｕｔｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｗｅｒｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｉｍａｇｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｔｏｃｏｎｃｌｕｄｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｓｏｍｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｅｘｔｅｎｄｅｄ

ｔｈｒｅａｄｓ．ｔｈｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈＣａｎｕｓｅｄｅｎｈａｎｃｅｓｏｍｅａｎｄ

Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅｕｓｅｄｔｈｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅ

ｃａｎｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｎｔｈｅｎｅｘｔｆｌａｌｌｌｅ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｅａｒｃｈｓｐａｃｅｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ

ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｌｌ＇ｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇ，ＧａｕｓｓＭｉｘｔｕｒｅＭｏｄｅｌ，

ＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒⅡ

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