基于尺度不变特征变换的目标跟踪技术研究

摘要

随着计算机软硬件的发展，目标跟踪技术在军事、交通管制、智能监控、GPS导航等多个领域得到了应用，相关的算法的研究日益深入。 粒子滤波因其在非线性、非高斯系统的状态估计中具有优越性，而在目标跟踪中广泛应用。观测模型的建立是粒子滤波算法的关键环节之一，常用的方法是根据颜色信息建立观测模型，但是基于颜色信息的追踪系统在复杂背景下不能保持很好的准确性和效率。 随着尺度空间理论的完善，基于尺度空间理论的特征算子因在特征匹配中表现出了良好的鲁棒性，使得粒子滤波与尺度空间理论的结合成为了目标跟踪技术中的新研究热点。本文介绍了尺度不变特征变换和粒子滤波的原理，提出了PF-SIFT跟踪算法，该算法将尺度不变特征变换融入粒子滤波的框架中，并辅以有效的模板选择和更新策略，提高了算法的自适应能力。

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 目标跟踪技术概述

1.2.1跟踪算法流程

1.2.2模板

1.2.3目标跟踪中的技术难点

1.3尺度空间概述

1.3.1尺度空间基本概念

1.3.2常用的基于尺度空间的算子

1.4论文的主要工作以及结构

第二章尺度不变特征变换

2.1 引言

2.2 SIFT特征匹配原理

2.2.1建立尺度空间

2.2.2尺度空间极值检测

2.2.3关键点方向参数的确定

2.2.4提取特征描述符寻找匹配点

2.2.5寻找最佳匹配点

第三章粒子滤波原理

3.1 引言

3.2蒙特卡罗方法

3.2.1蒙特卡罗方法的原理

3.2.2蒙特卡罗的实现

3.3粒子滤波

3.3.1模板的建立

3.3.2贝叶斯估计

3.3.3粒子滤波的原理

3.3.4退化现象

3.3.5建议分布函数的选择

3.3.6重采样方法

3.3.7粒子滤波算法的过程

第四章SIFT-TRACKER算法

4.1 SIFT-tracker算法

4.1.1 SIFT特征值

4.1.2 SIFT特征匹配

4.1.3确定目标中心

4.2 实验

4.2.1无遮挡情况的目标跟踪测试

4.2.2无遮挡但摄像机轻微晃动的单目标跟踪

4.2.3有遮挡情况的目标跟踪测试

4.3本章小结

第五章基于粒子滤波和尺度不变特征变换的跟踪器

5.1 引言

5.2 PF-SIFT跟踪算法

5.2.1算法基本思路

5.2.2算法模板建立

5.2.3追踪算法的实现

5.3实验以及结论分析

5.3.1基于粒子滤波和尺度不变特征变换的算法的实验

5.3.2与其它算法的性能比较

5.4本章小结

第六章总结与展望

参考文献

致谢

附录：攻读硕士期间发表的文章