| 题名 | 复杂背景下运动目标跟踪方法研究; Research On Algorithm of Moving Object Tracking in Complex Background |
| 作者 | 戴平阳 |
| 答辩日期 | 2014 ; 2013 |
| 导师 | 李翠华 |
| 关键词 | 视觉目标跟踪 稀疏表示 MCMC 协同训练 排序支持向量机 Visual Tracking Sparse Representation MCMC Co-training Ranking SVM |
| 英文摘要 | 视觉目标跟踪是计算机视觉的一个重要问题。复杂背景下的目标跟踪是一项具有挑战性课题。本文主要针对复杂背景下运动目标的跟踪方法进行研究，从稀疏表示、局部特征、采样方法以及协同训练四个角度入手，着重解决目标跟踪问题中的准确性和鲁棒性问题。本文主要工作和贡献如下： 1、提出了一种基于局部稀疏表示模型的目标跟踪算法。目标分块外观模型使得所提出的算法具有了遮挡处理能力，基于稀疏表示的目标跟踪又对噪声干扰具有一定鲁棒性。该算法将分块的目标外观表示模型与稀疏表示相结合来进行目标跟踪。 2、提出了一种基于稠密采样词袋模型的视觉跟踪算法。词袋模型方法简单高效并且对于目标的仿射变换、光照变化和类内变化具有鲁棒性...; Visual tracking is one of the cardinal problems of computer vision.Tracking object in complex background is a challenging task. This dissertation proposes several algorithms for object tracking from four perspectives: spare representation, local features, sampling and co-training, which provide mainly concern about tracking accurateness and robustness. The main contribution of this dissertation ar...; 学位：工学博士; 院系专业：信息科学与技术学院/自动化系_控制理论与控制工程; 学号：23220060153375 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=47686 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/84401]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 戴平阳. 复杂背景下运动目标跟踪方法研究, Research On Algorithm of Moving Object Tracking in Complex Background[D]. 2014, 2013. |
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