视频对象检测与跟踪算法研究开题报告Word格式.docx

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视频对象检测与跟踪算法研究开题报告Word格式.docx

一、选题的目的意义

近些年来,数字视频技术发展日新月异,在人们的日常生活中占据了很大地位,在军事、医疗、教育、公安等各个专业领域也起到了重要作用。

视频对象检测和跟踪的相关研究便是数字视频技术的一个分支,在智能监控、人机交互、身份识别等方面具有广泛的应用前景和商业价值。

数字视频在经过对象分割处理后,分离为前景和背景。

对象检测仅对前景进行检测,减少了算法所需的工作量,在检测到对象之后,在后续帧中能对该对象的位置进行跟踪定位。

视频对象检测和跟踪的研究从上世纪便已经开始,得益于近二十年计算机技术和信号处理技术的发展,研究变得日益成熟,但依旧面临很多问题。

由于视频及图像数据包涵丰富的时空信息,计算机仅能计算图像颜色、纹理、运动等底层视觉特征,对图像分割带来很大困难。

在对象跟踪中,视频中环境的光照、遮挡物、复杂背景和快速目标运动的处理都是研究的难点。

本次将对几种视频分割和对象跟踪的算法进行研究,分析其优缺点。

并对算法进行改良和综合,找到应用效果更优良的算法。

二、国内外研究综述

近些年由于智能监控系统、人机交互等领域的发展,视频对象检测与跟踪的课题成为了一大热点,受到很多科研人士的重视。

国内外都有很多专注研究视频对象检测算法的机构,国内如清华大学、南京理工大学、中国科学院自动化研究所;

国外如美国麻省理工学院(MIT)的媒体实验室和人工智能实验室,卡内基梅隆大学(CMU)的人机交互学院,Illinois大学的Backman研究所等。

视频对象检测与跟踪算法也是众多国内外学术会议所讨论的主题,IEEE的FG(InternationalConferenceonAutomaticFaceandGestureRecognition)、ICPR(InternationalConferencePatternRecognition)、CVPR(ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)这些国际会议上,每年都会发表视频对象检测的相关论文。

视频对象检测与跟踪是将视频分解为视频帧,在每帧的图像中进行对象检测及跟踪。

可用对象分割技术将图像的分离为前景和背景,再对前景进行对象检测。

现在实用的视频对象分割方法有:

基于变化检测的分割、基于运动的分割、基于背景建模的分割、基于时空融合的分割、基于跟踪的分割。

主要的跟踪算法有:

基于均值漂移的方法、基于Kalman滤波器的方法、基于遗传算法的方法、基于MontoCarlo的方法以及多假设跟踪的方法。

目前的视频分割技术并不能对所有视频都进行一致分割,具有一定的局限性。

根据不同的视频流,不用的压缩率,要选择不同的算法进行分割。

对象检测和跟踪的算法也因为客观因素存在各种优缺点。

三、毕业设计(论文)所用的方法

视频对象分割的算法研究

对象跟踪的算法研究

用matlab进行仿真

对对象分割和跟踪算法改良

四、主要参考文献与资料获得情况

[1]邢延超,皇甫伟数字视频处理原理及DSP实现电子工业出版社2011年12月

[2]毛燕芬;

施鹏飞;

;

基于对象的视频分割研究[A];

信号与信息处理技术——第一届信号与信息处理联合学术会议论文集[C];

2002年

[3]王琳视频运动目标跟踪中有关问题的研究西北大学2006年5月

[4]赵瑶运动目标与跟踪算法研究山东大学2008年5月

[5]张德丰MATLAB数字图像处理机械工业出版社2009年

[6]HaiFengSang;

ChaoXu;

DanYangWu;

JingHuang.ResearchontheReal-TimeMultipleFaceDetection,TrackingandRecognitionBasedonVideo.Huang.MechanicsandMaterials2013.08p.442

[7]Huang,K.SandTrivedi,M.M.Robustreal-timedetection,tracking,andposeestimationoffacesinvideostreams.Proceedingsofthe17thInternationalConferenceonPatternRecognition,2004.p.965-968

[8]Dhanani,Suhel,Parker,Michael.DigitalVideoProcessingforEngineers:

AFoundationforEmbeddedSystemsDesign.2012.09

[9]Neri,A.Automaticmovingobjectandbackgroundseparation.SignalProcessing1998.04p.219-232

[10]AdrianKaehler;

Dr.GaryRostBradski.LearningOpenCV2008

[11]Xing,Junliang;

Ai,Haizhou;

Lao,Shihong.Hierarchicalvideoobjectsegmentation.TheFirstAsianConferenceonPatternRecognition,2011p.67-71

[12]Wilson,William;

Birkin,Phil;

Aickelin,Uwe.Themotiftrackingalgorithm.nternationalJournalofAutomationandComputing2008.01p.32-44

五、指导教师审批意见

签字:

年月日

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