[自然科學]基于視頻的運動目標檢測與跟蹤技術(shù)研究(參考版)
2025-01-07 22:28本頁面
【正文】 針對視頻跟蹤問題，貝葉斯濾波就是從所有得到的圖像觀測數(shù)據(jù) ，推斷出當前時刻（時刻 ）目標狀態(tài)的后驗概率分布 1:()t ? ???1tz z z t1:( | )ttp xz? 預測 (prediction) ? 更新 (updating) 更 新 0()px 0z 00( | )p x z1z 10( | )p x z11( | )p x z預 測 更 新 預 測kz1( | )kkp x z ?( | )kkp x z更 新 預 測??? 21( | )p x z 1( | )kkp x z?貝葉斯濾波跟蹤 ?卡爾曼濾波器 ?網(wǎng)格濾波器 ?粒子濾波器 粒子濾波算法本質(zhì)上是利用一組帶有權(quán)值的隨機樣本近似描述系統(tǒng)狀態(tài)的后驗概率密度，進而可以估計目標的狀態(tài)向量。 ?目標狀態(tài)估計 維數(shù)災難問題 √ 貝葉斯框架下有兩類方法 : 跟蹤問題可以看成是一個動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題，對動態(tài)系統(tǒng)的分析和推斷一般需要建立狀態(tài)空間模型。 ? 為每個目標分配一個單目標跟蹤器，相互獨立地跟蹤每個目 標，通過設(shè)計一些特殊的方法來處理目標之間的交互和遮擋 問題。 在 線 訓 練模 型 參 數(shù)目 標 定 位C R F 標 記 模 型標 記 場M e a n S h i f t目 標 定 位特 征 空 間選 擇目 標 尺 度更 新建 立 似 然 圖 像第 t幀輸 出目 標 模 型 更 新跟蹤算法流程圖 實驗結(jié)果 混淆背景 實驗結(jié)果 部分遮擋 本文算法 文獻 [41] [41] Collins, R. and Y. Liu, OnLine selection of discriminative tracking features. IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022. 27(10): p. 16311643. 實驗結(jié)果 本文算法 文獻 [41] 目標尺度變化 ? 1. 視頻運動目標檢測 ? 基于背景模型的運動檢測 ? 2. 視頻單目標跟蹤 ? 目標表示模型的建立 ? 特征空間選擇，模型更新，漂移問題 ? 3. 視頻多目標跟蹤 ? 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，目標之間的相互遮擋 主要研究工作 概率多目標跟蹤算法 ?數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) ：在觀測數(shù)據(jù)和目標之間建立起對應關(guān)系 ?狀態(tài)估計 ：每個目標根據(jù)其對應的觀測進行狀態(tài)估計 與單目標跟蹤相比，多目標跟蹤增加了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題。 )uu u t txx P x I ?? ? ?ux1:( | 。 )j t t tjP X I?? ? ??? ? ?? ?? 隨機梯度增長算法搜索參數(shù) 的最優(yōu)解，學習規(guī)則為 ?j? ??例如，時域勢函數(shù) 系數(shù) 按下式迭代更新 11:1 : 1 :l og ( | 。 )t t tP X I ? ?給定圖像幀 的后驗概率 定義為： CRF模型直接對標記變量 分布進行建模 ，后驗概率 CRF模型參數(shù)學習和推斷 利用條件極大似然 (Conditional Maximum Likelihood) 準則訓練該條件判別模型： *1:a r g m a x l o g ( | 。 前景目標分割 t 1t1 : 1 : 1 :1( | 。 00 .0 50 .10 .1 50 .20 .2 50 .30 .3 51 2 3 . . . mc o lo rProbability00 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 . 31 2 3 . . . mc o lo rProbability 通過 前景目標分割 的方法，減小背景對目標模型的影響。由于遮擋物或背景象素的影響，目標模型在更新時，利用了錯誤的信息造成模型誤差，隨著跟蹤過程的推進，更新中的累計誤差使模型對目標的描述能力逐漸減弱，造成目標模型與目標觀測間的匹配度下降。 特征空間選擇 交叉熵 (Cross Entropy)作為信息熵的一種應用，可以看成是兩個概率分布之間的信息量差異。 模型更新 更新 方法 objRbac kRH?W?WH1 . . . 1{ } , 1mu u m uuq q q? ?? ? ? ??在選擇的特征空間下，利用特征直方圖描述目標和背景 1...1{ } , 1mu u m uub b b??? ? ? ??目標直方圖 背景直方圖 目標區(qū)域和背景區(qū)域 顏色特征空間集 RGB三個色彩分量的 49種線性組合 1 2 3 *{ | [ 2 , 1 , 0 , 1 , 2] }F w R w G w B w? ? ? ? ? ?
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