【正文】 狀態(tài)跟新 ： p(Xk|Z1:k) = p(Zk|Xk)p(Xk|Z1:k?1)p(Zk|Z1:k?1) (24) 其中， p(Xk?1|Z1:k?1)為 k1時刻的濾波分布，即 k 時刻的先驗概率分布，是已知的。根據(jù)貝葉斯估計理論，已知系統(tǒng)的先驗概率分布，在獲取到新的觀測值后，可以遞推估計出系統(tǒng)狀態(tài)的后驗概率分布 p(Xk|Z1:k)，其中 Z1:k = *Z1,Z2,…Zk+。 18 貝葉斯狀態(tài)估計 考慮如下兩個非線性離散系統(tǒng) ： Xk = f(Xk?1,Wk?1) (21) Zk = h(Xk,Vk) (22) 其中， f (?) ， h (?) 為非線性函數(shù)，分別代表系統(tǒng)模型和觀測模型， Xk 為 k 時刻的狀態(tài)， Zk為 k 時刻下的觀測量。 隨后介紹了粒子濾波跟蹤算法的詳細過程 。 由于粒子濾波算法是基于貝葉斯推理的狀態(tài)估計，因此，本章首先介紹貝葉斯狀態(tài)推論的基本原理。一個粒子集包含了被追蹤物體最有可能處于的方位。每個粒子表示一個可能的系統(tǒng)狀態(tài)實例。在許多情況下，非線性和非高斯型在物體的運動和相似性建模上會得到一個難以處理的濾波分布。從概念上講，一個粒子濾波算法包含一個被監(jiān)視系統(tǒng)的狀態(tài)的概率分布。粒子濾波沒有特定條件的限制，當粒子的數(shù)量足夠多時，這些粒子可以很好地逼近后驗概率分布。粒子濾波算法的基本思想是從建議分布中采用一組獨立隨機的樣本，稱為粒子，來表示后驗概率，并通過獲得新的觀察值來更新后驗概率。本質上，粒子濾波是一種序貫蒙特卡洛方法，用來解決遞歸貝葉斯過濾問題，它結合了強大的蒙特卡洛抽樣技術與貝葉斯推理。首先，算法對目標和背景的可分離性過于依賴，相似干擾物的存在成了一些序列中跟蹤失敗的一個主要原因；其次，算法要求相鄰幀中跟蹤區(qū)域有所重疊，因此對目標運動速度有所限制。 Meanshift 算法采用的是無參的概率密度估計，避開了有參估計中存在的一些問題，原理簡單，易于實現(xiàn)。 本章 小結 本章從算法概述、算法原理和具體實現(xiàn)等方面對 Meanshift 做了較為全面的理論分析。 圖 1. 2 Meanshift 跟蹤第一組 14 圖 1. 3 Meanshift 跟蹤第一組 第二組實驗是當被跟蹤的人已經(jīng)走過門時開始跟蹤，可以看到跟蹤可以實時進行并且效果良好 。運行環(huán)境為 WIN7+VS2021，計算機配置是 Intel（ R） Core（ TM） i33110M CPU， ，內存 6GB。 跟蹤實驗 上面介紹了 Mean shift 跟蹤算法的理論部分，本節(jié)中將通過兩組有代表性的實驗對跟蹤效果進行分析。 } Mass Center 為： Xc=M10/M00。j=+width； j++) { M10+=i*I(i,j)。i=+height。i++) for(int j=。 最后得到的反向投影圖存放在 BackProjectImage 里面 . 在此討論一下在 2D概率分布圖像中如何計算某個區(qū)域的重心（ Mass Center）的問題，重心可通過以下公式來計算： 0階距 for(int i=。 cvCalcBackProject(amp。Hue, hist, 0, 0 )。 cvSplit(HSV,Hue,0,0,0)。hranges,1)。 hist = cvCreateHist(1,amp。 HSV= cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 )。 以下是獲得反向投影圖的代碼： image = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 )。 Meanshift 算法具體實現(xiàn) 目前的跟蹤算法 ，一般都需要首先用鼠標選取需要跟蹤的對象 ， 跟蹤區(qū)域選擇成功后，就需要提取區(qū)域內目標的顏色特征，由于 RGB 顏色空間對光照亮度變化比較敏感，為了減少此變化對跟蹤結果的影響，于是把圖像從 RGB空間轉換為HSV空間。 Meanshift 的最初含義正如其名，就是偏移的均值向量，它最早是由 Fukunaga等人在 1975年的篇關于概率密度梯度函數(shù)的估計的文章中提出來的，在這里， Meanshift 只是一個簡單的表示向量的名詞。其在聚類 、 圖像平滑 、 圖像分割和跟蹤方面得到了比較廣泛的應用 ?？偨Y了全文的主要工作及 展望 進一步的研究方向。作為本文主要內容之一，該章對 粒子濾波的算法原理做了詳細研究，并通過 實驗，對算法性能做了深入分析和總結，并且比較總結了兩種跟蹤算法的優(yōu)缺點。作為本文主要內容之一，該章對Meanshift 的算法原理做了詳細 分析 ，并通過實驗，對算法性能做了深入分析和總結。主要介紹了課題的 背景和 研究意義，分析了國內外跟蹤技術的研究現(xiàn)狀，簡單介紹了計算機視覺和目標跟蹤，最后給出了本文的主要工作和章節(jié)安排。 在此期間，主要工作如下： （ 1）系統(tǒng)學習了計算機視覺理論知識； （ 2）學習目標跟蹤的基本理論和主要方法； （ 3） 重點研究了 Meanshift 算法以及粒子濾波算法，深入理解算法的理論體系； （ 4）基于（ 3）的研究，復現(xiàn)了兩種算法并在全景視頻中進行了實驗比對。在眾多跟蹤算法研究中， Meanshift以及粒子濾波 作為 其中比較 高效的模式匹配算法 ，已經(jīng)被成功地應用在目標跟蹤的一些 領域中 。而非剛 9 體是指外形能夠變化的物體，如細胞、動物、人等，對這類目標一種通常的方法是采用 變形模板進行 跟蹤；另外根據(jù)所使用的傳感器種類的不同，可以將目標 跟蹤 問題分為由 CCD 攝像頭獲得的可見光圖像的目標跟蹤和由紅外傳感器獲得的紅外圖像的目標跟蹤，這兩種類型的圖像跟蹤分別在不同的情況下使用，通常的自然環(huán)境條 件 下，白天使用可見光圖像進行目標跟蹤，而晚上則使用紅外圖像進行目標跟蹤，如果將二者所獲得的圖像進行融合處理，則 _般可以得到比單一傳感器信息更多的圖像，從而極大地提高檢測和跟蹤運動目標的 能力 [6]。數(shù)據(jù)通信則是完成視頻圖像數(shù)據(jù)的傳輸和控制以及反饋信號的通信。圖像采集通過攝像機捕獲監(jiān)視場景的 光學圖像，采用視頻卡和視頻檢測技術，并通過 A/D轉換將視頻信號轉換成數(shù) 字圖像序列，為視頻圖像處理提供數(shù)據(jù)。近幾年，目標跟蹤廣泛應用于監(jiān)控、視頻編碼以及軍工領域。其基本任務可簡述為在視頻序列中對感興趣的目標或對象的位置等運動特征進行有效的確定和估計。計算機視覺與人類視覺密切相關，對人類視覺有一個正確的認識將對計算機視覺的研究非常有益。作為一門學科，計算機視覺開始于60年代初，但在計算機視覺的基本研究中的許多重要進展是在 80 年代取得的。計算機視覺需要圖像 信 8 號，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。由于它的重要性，一些先進國家，例如美國把對計算機視覺的研究列為對經(jīng)濟和科學有廣泛影響的科學之一，并把它作為工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰(zhàn)。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數(shù)學和統(tǒng)計學，神經(jīng)生理學和認知科學等。 計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰(zhàn)性的重要研究領域。但是讓機器擁有這樣的能力卻是一件很困難的事情。讓機器像人一樣具有視覺是人類的一個夢想， 機器擁有視覺功能對世界產生的影響怎么估計大概都不為過。因此視覺是思維的一種最基本的工具。在各種感覺中，視覺則是對人的智力產生影響的最重要的感覺，它是人的主要感覺來源，人類接受的 80%外界信息來自視覺。 概述 計算機視覺研究 感覺是人的大腦與周圍世界聯(lián)系的窗口，它的任務是識別周圍的物體，并告訴人們這些物體之間的關系。例如，A． Majumder 等人提出一種精心設計的攝像機組，各攝像機間保持虛擬的公共 7 投影中心，從而所有視頻幀可以通過簡單算法進行配準；同時這種特制的結構可以在一定程度上避免視差，無需額外的修正算法。而針對靜態(tài)全景圖像質量的改進算法也由于計算量太大無法用于處理視頻幀。主要困難之一在于實時性的要求。目前，這類技術已應用到高端數(shù)碼相機中，可對用 戶拍攝的存在簡單平移關系的照片進行自動拼接。例如，沿街拍攝一系列的水平圖像，處理后構成類似清明上河圖的長街景觀，可應用于網(wǎng)上虛擬旅游、數(shù)字地圖等場合。 基于計算機視覺、計算機圖形學和圖像處理的全景技術興起于上世紀九十年代，最早是指單視點全景圖像，由一臺相機嚴格圍 繞光心旋轉所拍攝的圖像拼接而成。模式識別實驗室還與英國雷丁大學、法國波爾多第三大學 EGID 研究所等多所國外研究機構就相關項目的研究進行交流與合作。 目前， 國內的相關研究機構中，中科院自動化研究所下屬的模式識別國家重點實驗 室成立的視頻監(jiān)控研究小組處于領先地位。 國內這方面的研究較晚。 美國國際商用機器公司 (IBM)與美國馬里蘭大學聯(lián)合開發(fā)的 w4 (what， where，when， who)系統(tǒng)，主要用于對人體目標的檢測和跟蹤，監(jiān)視目標的活動。 1997 年美國國防高級研究項目署設立了以卡內基梅隆大學為首、麻省理工學院等高校參與的視頻監(jiān)控重大項目 VSAM(Visual Surveillance and Monitoring)， VSAM 的目標是為未來城市和市場監(jiān)控應用開發(fā)一種自動視頻理解技術，用于實現(xiàn)未來戰(zhàn)爭只能夠人力監(jiān)控，費用昂貴，非常危險或者人力無法實現(xiàn)等場合下的監(jiān)控。例如：1998 年， Michael Isare和 Andrew Black 提出的 Condensation 算法，首次將粒子濾波的思想應用到視頻序列目標跟蹤當中； 2021 年 Comaniciu 等 提出的Meanshift 跟蹤框架，理論嚴謹，計算復雜度低， 因此 成為目標跟蹤算法的研究熱點。但是， 即使在現(xiàn)階段，光流法所需的運算量對計算機而言也是很大的，很難滿足實時性要求，同時由于采用假設的局限性使得光流法對噪聲特別敏感， 很容易產生錯誤的結果，這些缺點造成光流法與實際使用之間還存在著很大的距離。二十世紀80年代以前，由于計算機技術的限制，對圖像的處理與分析主要以靜態(tài)圖像為主，在動態(tài)圖像序列的分析中，對運動目標的跟蹤帶有很強的靜態(tài)圖像分析的特點。對于動態(tài)視頻，則主要依靠特殊的硬件系統(tǒng)：一種方案是采用快球系統(tǒng)，另一種方案是采用配有全景鏡頭的專業(yè)攝像系統(tǒng)。 全景作為一種方興未艾的技術，能擴大視角、在同一時刻顯示大范圍場景信息，在衛(wèi)星航拍、視頻會議、場景監(jiān)控、交通導航、虛擬現(xiàn)實、攝影等多種科研、商 業(yè)及藝術領域具有廣泛的應用前景。據(jù)統(tǒng)計，普通人所感受的外界信息 80％以上來自視覺。而目標跟蹤處于整個計算機視覺系統(tǒng)的底層，是