基于压缩感知的目标跟踪算法研究

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1、硕士学位论文论文题目：基于压缩感知的目标跟踪算法研究作者姓名章承成指导教师张霓副教授学科专业信息与通信工程培养类别全日制学术型硕士所在学院信息工程学院提交日期2017年4月30日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于压缩感知的目标跟踪算法研究作者姓名：章承成指导教师：张霓副教授浙江工业大学信息工程学院2017年4月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchOnTargetTr

2、ackingAlgorithmsBasedOnCompressiveSensingCandidate:ChengchengZhangAdvisor:AssociateProf.NiZhangCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyApr.2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人

3、或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本

4、学位论文属于1、保密□，在一年解密后适用本授权书。2、保密□，在二年解密后适用本授权书。3、保密□，在三年解密后适用本授权书。4、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于压缩感知的目标跟踪算法研究摘要立体匹配与目标跟踪是机器视觉领域中的两个研究热点，在智能交通、视觉导航、医疗诊断等领域都有广泛的应用。但至今为止这两个课题仍有很多问题尚未解决，其主要困难来自于算法的计算量、遮挡、目标的快速运动等。本文结合压缩感知理论，引入

5、了多特征融合以及预测判断等机器视觉常用方法，寻求快速的立体匹配算法以及鲁棒性高、实时性好的目标跟踪算法。主要工作内容包括以下三个方面：（1）为了解决基于SIFT的立体匹配算法计算量大、不能获取稠密的视差图等缺陷，提出了一种用于已标定图像的快速准稠密立体匹配算法，先用传统的SIFT算法来提取图像特征点，然后通过压缩感知的稀疏随机投影来降低SIFT特征向量的维数，最后将匹配点作为种子点扩散到整幅图像上，获得稠密的视差图。通过将实验结果（基于压缩感知的SIFT算法加种子扩散算法）与SIFT算法加种子扩散算

6、法进行比较，结果表明所提出的算法在降低算法复杂性的同时还保证了视差图的质量。（2）为了解决传统压缩跟踪算法使用特征单一，跟踪效果不好等缺陷，提出了一种融合颜色和纹理特征的压缩跟踪算法，分别提取目标的颜色和纹理特征来代替传统算法的单一特征，然后采用两个稀疏投影矩阵代替传统算法单一的投影矩阵，再用这两个投影矩阵将图像的LBP纹理特征和H空间上的颜色特征投影到低维的空间上，最后采用背景加权法对压缩域的两种特征进行融合。通过与传统的压缩跟踪算法的性能比较，结果表明提出的算法跟踪准确率更高，且抗相似物以及遮挡

7、干扰的效果更好。（3）为了解决传统的目标压缩跟踪算法在复杂情境下的快速目标跟踪效果不好等缺陷，提出了基于Kalman目标预测多特征融合压缩跟踪算法，在压缩跟踪的候选目标搜索阶段，采用Kalman滤波来预测目标在下一帧可能出现的位置，在压缩跟踪的分类阶段，计算压缩跟踪的样本位置与Kalman滤波的预测位置的距离权重，然后将位置权重输入Bayes分类器进行分类。通过与传统的压缩跟踪算法以及基于Kalman滤波的Meanshift算法的性能比较，结果表明所提出算法对复杂情况下快速运动物体的跟踪准确i万方数

8、据浙江工业大学硕士学位论文率更高，用时也较短。关键词：压缩跟踪，立体匹配，压缩感知，SIFT，Kalman滤波ii万方数据浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHONTARGETTRACKINGALGORITHMSBASEDONCOMPRESSIVESENSINGABSTRACTStereomatchingandtargettrackingarehotissuesinstudyofmachinevision,andarewidelyusedinintelligentt