视频的目标跟踪算法

1、ational Conference on. IEEE, 2011: 330-333. 毕业论文 (设计 ) 外文翻译 学生 姓名 学 号 院 系 电子与信息工程学院 专 业 电子信息工程 指导老师 二一四 年 十二 月 二十一 日 基于动态系统和卡尔曼滤波的目标跟踪算法 王洪曼 霍玲玲 张静 辽宁师范大学计算机与信息 技术 学院 大连 中国 awanghm163.com huolingling625163.com zhangjing9986163.com 摘要 ： 目标跟踪的目 的 是寻找图像序列的帧间目标。
许多被提出 的 跟踪算法实现了克服噪声，遮挡，杂波，和前景 目标或者 背景环境 变化 的困难。
对于传统的基于卡尔曼滤 波的 跟踪算法，由于图像中的背景噪声 而有 检测过程的几个候选区域，从而导致在视频序列中的错误或丢失目标的跟踪结果。
我们提出了一个结合动态模板的卡尔 曼滤波的目标跟踪算法。
动态模板 是目标模型在。

2、3.1 计算机视觉研究 7 1.3.2 目标跟踪技术简述 8 1.4 文章内容及安排 9 2 Meanshift 算法的实现与分析 10 2.1 Meanshift 算法概述 . 10 2.2 Meanshift 算法具体实现 . 10 2.3 跟踪实验 . 13 2.4 本章小结 . 16 3 粒子滤波算法的实现与分析 17 3.1 引言 . 17 3.2 贝叶斯状态估计 . 18 3.3 粒子滤波具体实现 . 18 3.4 实验 . 21 3.5 两种跟踪算法的跟踪比较 . 25 3.6 本章小结 . 26 4 总结及展望 27 致谢. 28 参考文献. 28 附录. 30 1 基于全景视频中两种跟踪算法的实现 摘要： 目标跟踪是计算机视觉研究中的经典问题， 是指计算机或其他设备根据某 种算法对目标进行跟踪和定位， 并根据目标的位置和动向采取相应的策略。
近些年来，目标跟踪被广泛应用于视频监控、视频编码以及军事工程等各 种领域。
本文的主要研究对象是基于 Meanshift 以及粒子滤波的目标跟踪算法。
Meanshift 算法是一种基于特征概率密度统计的建模方法。
在跟踪过。

3、视频交通分析的目标分割算法设计用于视频交通分析的目标分割算法设计 学学 院院(部部) 信息工程学院信息工程学院 专专 业业 电子信息工程电子信息工程 班班 级级 学生姓名学生姓名 学学 号号 2 月月 23 日至日至 6 月月 14 日共日共 16 周周 指导教师指导教师(签字签字) 教学院长教学院长(签字签字) 2009 年年 01 月月 07 日日 1 一、设计内容（论文阐述的问题）一、设计内容（论文阐述的问题） 1.描述视频交通分析的目标分割的技术、方法和设备，并综述基于视频图像的目 标分割技术的最新发展状况； 2.设计出视频交通分析的目标分割系统的用户界面，具有*.raw 交通视频裸数据 的播放功能、视频背景提取功能、视频分割功能； 3.设计视频交通分析的目标分割系统中视频图像的平滑滤波、静态背景估计、图 像二值化处理的算法和程序； 4.进行现场数据试验，并给出对实验数据的分析结果。
。

4、序列预测出 物体的位置坐标及速度。
它的广泛应用已经超过 30 年, 许多工程系统和嵌入式系统都需 要卡尔曼滤波器最初卡尔曼滤波器是专为飞行器导航而研发的，目前已成功应用在许多 领域中，比如，在雷达中，人们感兴趣的是跟踪目标，单目标的位置，速度，加速度的 测量值往往在任何时候都有噪声。
今年来更被应用于组合导航与动态定位，传感器数据 融合、微观经济学等应用研究领域。
特别是在图像处理领域如头脸识别、图像分割、图 像边缘检测等当前热门研究领域占有重要地位。
由于其具有实时递推、存储量小和简单 易行的特点，在工程应用中受到了重视，同时卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工 程中的一个重要话题。
目标跟踪属于视频分析的内容，而视频分析则融合了计算机视觉研究领域的中层和 高层处理阶段，即对图像序列进行处理，从而研究运动目标的规律，或者为系统的决策 报警提供语义和非语义的信息，包括运动检测、目标分类、目标根性、行为理解、时间 检测等。
视频目标跟踪方法的研究和应用作为计算机视觉领域的一个重要分支，正日益 广泛地应用到科学技术、国防建设、航空航天、医药卫生以及国民经济的各个领域。
目 前，目标跟踪技术已经被广泛。

5、报告开题报告 一、一、 研究的背景和意义研究的背景和意义 在人们感知到的环境信息中，视觉信息占了很大的比重， 其中动态视觉信息更是其主要组成部分。
感知环境中的这些动 态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向。
在现实 生活中，大量有意义的视觉信息都包含于运动之中。
尽管人类 视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比 如航空和军用飞机的制导、交通流量的监测、重要场所的保安 以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等，人们往往对运动的物体 更感兴趣。
运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉 领域的一个非常活跃的分支，是动态图像分析的基础。
目标的 运动图像序列提供了比目标静止时更多的有用信息，使得我们 可以利用运动目标检测与跟踪技术获得比静止图像更有实用 价值的信息。
运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关 系。
作为运动目标跟踪的基础，运动目标检测是实时的在被监 视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。
而运动目标跟踪 是作为衔接运动目标检测和上层的目标行为分析和理解的一 个重要环节。
所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础 上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法。