信息技术
信息技術
신식기술
Information Technology
2015年
10期
127-130
,共4页
目标跟踪%LK光流法%压缩感知%卡尔曼滤波
目標跟蹤%LK光流法%壓縮感知%卡爾曼濾波
목표근종%LK광류법%압축감지%잡이만려파
object tracking%LK optical flow%compressed sensing%Kalman filter
为了可以在复杂环境下对运动目标进行有效的跟踪,因此对LK(Lucas-Kanade)算法进行了研究并改进.改进的算法采用LK图像配准算法检测目标的状态,可以满足算法对实时性的要求;采用前向后向光流法作为LK框架,使得算法具有自评估能力,不易陷入局部极小值;将压缩感知理论引入LK算法进行目标跟踪,通过对校准误差的L1范数进行最小化来计算目标的状态参数,使得算法可以应对目标外观的变化;引入卡尔曼滤波器作为运动模型,先对物体的位置进行预测,然后再进行分类和检测,能有效地应对由于模板更新而产生的漂移问题.通过大量的实验对算法进行验证,该算法与现有算法相比处理目标在跟踪过程中的外观变化以及环境中的遮挡、光照变化等问题时,仍有较好的性能.
為瞭可以在複雜環境下對運動目標進行有效的跟蹤,因此對LK(Lucas-Kanade)算法進行瞭研究併改進.改進的算法採用LK圖像配準算法檢測目標的狀態,可以滿足算法對實時性的要求;採用前嚮後嚮光流法作為LK框架,使得算法具有自評估能力,不易陷入跼部極小值;將壓縮感知理論引入LK算法進行目標跟蹤,通過對校準誤差的L1範數進行最小化來計算目標的狀態參數,使得算法可以應對目標外觀的變化;引入卡爾曼濾波器作為運動模型,先對物體的位置進行預測,然後再進行分類和檢測,能有效地應對由于模闆更新而產生的漂移問題.通過大量的實驗對算法進行驗證,該算法與現有算法相比處理目標在跟蹤過程中的外觀變化以及環境中的遮擋、光照變化等問題時,仍有較好的性能.
위료가이재복잡배경하대운동목표진행유효적근종,인차대LK(Lucas-Kanade)산법진행료연구병개진.개진적산법채용LK도상배준산법검측목표적상태,가이만족산법대실시성적요구;채용전향후향광류법작위LK광가,사득산법구유자평고능력,불역함입국부겁소치;장압축감지이론인입LK산법진행목표근종,통과대교준오차적L1범수진행최소화래계산목표적상태삼수,사득산법가이응대목표외관적변화;인입잡이만려파기작위운동모형,선대물체적위치진행예측,연후재진행분류화검측,능유효지응대유우모판경신이산생적표이문제.통과대량적실험대산법진행험증,해산법여현유산법상비처리목표재근종과정중적외관변화이급배경중적차당、광조변화등문제시,잉유교호적성능.
