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基于视频的目标检测与跟踪的研究

作　者: 王英妹
导　师: 李一民
学　校: 昆明理工大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 彩色分割人脸检测 Canny边缘检测器 CamShift算法遮挡
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 36次
引　用: 0次
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内容摘要

随着科技的发展,具有视频分析处理能力、可对运动目标实现检测和跟踪的智能化视频监控系统已成为研究的热点和主流。图像序列中的运动目标检测与跟踪是数字图象处理和模式识别以及计算机视觉领域研究的主要内容之一。在机器人导航、安全监控系统、医学图象分析和虚拟现实等领域中都有广泛应用。针对智能视频监控系统中运动目标的检测与跟踪问题,本文研究了静态背景下对特定目标的检测与跟踪的相关技术。具体内容为：首先,采用背景差分法的彩色分割方法检测出运动目标,然后通过二值化、形态学滤波和连通性检测方法对目标进行定位,该方法可以比较准确地得到运动目标,避免了背景对跟踪的干扰。其次,采用肤色识别方法确定出人脸的大体区域,并采用改进的AdaBoost方法和类Haar特征快速确定人脸区域,并最终确定人脸位置。再次,在目标跟踪研究方面,本文主要讨论了CamShift(Continuous Adaptive Meanshift)跟踪算法。由于物体的颜色信息是物体的固有特征,利用运动目标的颜色特征对运动目标进行跟踪可以解决目标被遮挡后丢失的问题。而CamShift跟踪算法正是一种基于目标颜色特征的跟踪方法,该方法由于其无参数,运算速度快而被广泛应用。本课题将人脸检测定位结果与CamShift跟踪算法相结合,提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的快速跟踪。本文实验程序采用Visual C++实现。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
第一章绪论  6-13
  1.1 引言基于视频的目标检测与跟踪研究  6-7
  1.2 国内外研究现状  7-10
  1.3 目标检测与跟踪所面临的问题  10-11
  1.4 本论文的主要工作和章节安排  11-13
第二章目标的检测  13-28
  2.1 概述  13-14
  2.2 图像去噪的预处理  14-16
  2.3 目标检测  16-20
  2.4 目标的提取与定位  20-27
  2.5 本章小结  27-28
第三章人脸的检测  28-43
  3.1 肤色的识别  28-29
  3.2 面部特征  29-41
  3.3 本章小结  41-43
第四章目标的跟踪  43-56
  4.1 MEAN SHIFT算法  43-47
  4.2 颜色直方图  47-49
  4.3 CAMSHIFT算法  49-53
  4.4 使用CAMSHIFT算法进行人脸跟踪  53-54
  4.5 本章小结  54-56
第五章基于人脸的目标检测与跟踪系统  56-61
  5.1 系统软件实现  56
  5.2 基于人脸的目标检测与跟踪系统  56-60
  5.3 本章小结  60-61
第六章结论  61-63
  总结与展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-69
附录攻读硕士学位期间完成的主要论文和参加的工作  69

基于视频的目标检测与跟踪的研究

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