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基于深度學(xué)習(xí)的視頻跟蹤技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-03-25 12:07
  如今,作為智能監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù),視頻跟蹤受到了越來越多的學(xué)者和企業(yè)的關(guān)注。視頻跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心課題之一,融合了圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)控制以及人工智能等領(lǐng)域中的先進(jìn)技術(shù)和核心思想。其在視頻序列初始幀時(shí)自動(dòng)或手動(dòng)標(biāo)記目標(biāo),獲取相關(guān)信息,在后續(xù)幀中對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)和精確的跟蹤。然而,現(xiàn)實(shí)場景的復(fù)雜,如遮擋、形變、光照變化等給視頻跟蹤技術(shù)帶來了很大的困難和挑戰(zhàn)。經(jīng)過多年的發(fā)展,學(xué)者們提出了許多有效的視頻跟蹤算法,在一定程度上解決了復(fù)雜場景的問題。但傳統(tǒng)的視頻跟蹤算法是基于人工提取的特征,大部分只針對特定的目標(biāo)和場景,泛化能力差,魯棒性不強(qiáng),無法滿足智能監(jiān)控的要求。而深度學(xué)習(xí)的引入大大促進(jìn)了視頻跟蹤技術(shù)的發(fā)展。本文在研究主流視頻跟蹤技術(shù)和深度學(xué)習(xí)原理及其應(yīng)用的基礎(chǔ)上,分析了各算法在不同場景下的表現(xiàn)效果,針對基于深度學(xué)習(xí)的視頻跟蹤技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,比較了目前該領(lǐng)域各算法的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合主流的視頻跟蹤框架,提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻跟蹤方法。首先,基于深度學(xué)習(xí)框架caffe,利用數(shù)萬張通用數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線預(yù)訓(xùn)練,得到深度網(wǎng)絡(luò)模型。接著,通過在線的方式訓(xùn)練目標(biāo)與背景的分類器。之后,采用粒子濾波的方法對目標(biāo)進(jìn)行在線跟蹤。本方法將深度學(xué)習(xí)模型和主流目標(biāo)跟蹤框架進(jìn)行了深度的結(jié)合,充分利用深度模型強(qiáng)大的特征表達(dá)能力,在復(fù)雜場景如遮擋、形變、光照變化的視頻序列中展現(xiàn)出了不錯(cuò)的跟蹤性能,具有較好的魯棒性和準(zhǔn)確度。
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TP391.41;TP181
文章目錄
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作及內(nèi)容安排
第2章 視頻跟蹤技術(shù)
    2.1 算法原理及分類
        2.1.1 運(yùn)動(dòng)模型
        2.1.2 特征提取
        2.1.3 表征模型
        2.1.4 更新預(yù)測
    2.2 主流算法及存在的問題
        2.2.1 主流跟蹤算法
        2.2.2 存在的問題和難點(diǎn)分析
    2.3 本章小結(jié)
第3章 深度學(xué)習(xí)算法
    3.1 深度學(xué)習(xí)簡介
    3.2 深度學(xué)習(xí)的主要模型
        3.2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 堆棧自編碼器
        3.2.3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 深度學(xué)習(xí)在視頻跟蹤技術(shù)上的應(yīng)用分析
    4.1 基于SAE的視頻跟蹤算法
    4.2 基于CNN的視頻跟蹤算法
        4.2.1 只采用CNN的算法
        4.2.2 結(jié)合傳統(tǒng)跟蹤算法
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻跟蹤技術(shù)
    5.1 算法總流程
    5.2 粒子濾波框架
    5.3 深度學(xué)習(xí)模型
        5.3.1 模型選擇與結(jié)構(gòu)分析
        5.3.2 模型訓(xùn)練
        5.3.3 特征提取
    5.4 支持向量機(jī)
    5.5 尺度空間方法
        5.5.1 目標(biāo)顯著圖
        5.5.2 Lindeberg尺度空間理論
    5.6 算法實(shí)現(xiàn)
    5.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.7.1 實(shí)驗(yàn)配置
        5.7.2 跟蹤效果分析
        5.7.3 與傳統(tǒng)跟蹤算法的比較
    5.8 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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2 侯志強(qiáng);韓崇昭;;視覺跟蹤技術(shù)綜述[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2006年04期

3 田原,譚鐵牛,孫洪贊;一種具有良好魯棒性的實(shí)時(shí)跟蹤方法[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2002年05期

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1 王華華;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別方法研究[D];上海交通大學(xué);2007年



本文編號(hào):1917423

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