1、 年汐砌妒日签字日期：仰学位论文版权使用授权书学位论文作者签名：彳躲 签字日期：近些年来，由于计算机视觉技术在人机交互、图像导航制导、城市安全等领域的广泛应用，计算机视觉技术受到了高校有关学者、工程开发人员的极大关注。以准确获取目标物体并能持续的得到目标物体在视频流中的位置为目的的运动目标跟踪检测技术是计算机视觉技术应用到上述领域的基础，也是当前计算机视觉研究领域的热点之一。基于曲线拟合的目标跟踪算法研究 琣 ， 瑃 瑃瑃 安徽大学届研究生学位基于曲线拟合的目标跟踪算法研究 ： ，琧琇目基于曲线拟合的目标跟踪算法研究算法的实现本章小结算法描述第五章总结与展望一第一章视频跟踪技术的研究意义所安全
2、监控、难民流动情况监控以及战场态势监控等。年至年，法国国入式系统。国际上一些权威期刊，如 安徽大学届研究生学位基于曲线拟合的目标跟踪算法研究国内外的一些专家学者、相关企业、科研院所、机关高校在视频图像的检测与大学、东北大学、国防科技大学【緇俊虾煌笱、中国科学院自动化研究所】、微软亚洲研究院等都开展了视频图像检测与跟踪技术的相关研究并取得了相当的成绩。如中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室对该领域做出了大量研究，他们在人体运动分析、交通行为分析、交通场景视频监控和智能轮椅视觉导航等邻域取得了许多科研成果，建立了一套可以实时记录场景变化，分析场景中目标运动状态并可对人员进行生物特征识别的室内外
3、场景监控的视频运动目标分析系统。暨机器视觉技术及工业应用研讨会 ， 已经成功举办了基于视觉的人机交互系统，就是为了完成以上功能。基于视觉的人机交互系统研究包含多方面的工作，其中就包含对人体运动有效跟踪的研究。此外，视频目标跟踪在医学诊断领域、图像压缩领域、三维重构领域、视频检基于曲线拟合的目标跟踪算法研究粲案基于曲线拟合的目标跟踪算法研究用算法对当前帧中的目标物体进行迭代搜索。征等表示法等。增强背景对比度下跟踪器鲁棒性的有效性方法是在线特征选择法。由于存在小尺度游荡和尺度跟踪滞后的问题，实际上，并没有解决尺度自适应问题：算高效性完全丧失；而基于特征点估计的方法和基于仿射参数估计的方法不但计算基
4、于曲线拟合的目标跟踪算法研究算法，并针对算法做了跟踪对比实验。传统的目标前景检测算法可以大致上分为三类：帧问差分法，光流法，背景差运动目标检测方法基于曲线拟合的目标跟踪算法研究在实际应用中，有时为了改进帧问差分法的性能，提高目标物体检测的正确率，通常用采用一种改进的三帧间差分法或多帧间差分法，在这种改进的帧间差分法中，算法对当前帧图像之前的两幅或多幅图像，以不同的阈值进行加权运算得到一个不同于基本帧问差分法的“前一帧”图像，然后将当前帧与此图像进 行差分运算而得到前景物体。出 洲，烘，缸善砍甀其中，圪，是蛓速度分量，是， 珁，的光流，并万 利瓦是图像像届研究生学位基于曲线拟合的目标跟踪算法研究
5、在实际应用中，由于一般的监控系统使用固定的摄像机进行监控，其背景基本琘，一瑈，然而，在实际情况中，由于制造工艺及拍摄环境的影响，真实的图像帧中常常会包含噪声信息，因此式所得到的前景图像通常是混杂了噪声信息的前景图像，琭瑈，琭图籰给出了一般的背景差分法的处理流程的框架结构。基于曲线拟合的目标跟踪算法研究计算量小的优点，但是其对噪声敏感，前景检测的效果很大程度上依赖算法设置的阈值，并且使用这种方法所得到的前景图像可能会在目标内部出现出现空洞，从而造成运动目标的提取不完全。 光流法通过分析帧序列中的时空梯度估算场实现对运动目标的检澳。基于背景差法法中的背景建模琘，！苀，瑃一刀式中琘，为所得到的背景模
6、型，其加权系数是一个满足归一化的系数，安徽大学届研究生学位基于曲线拟合的目标跟踪算法研究琘，籥琘，瑃一琘， ，琭琘，分布背景模型来描述这些像素点，如果滴，则此时高斯混合模型事实上就是第二章酊基于曲线拟合的目标跟踪算法研究在对混合高斯背景模型进行更新时，应该更新背景模型的自身的参数和每个分布模型的权值。如果当前的高斯分布模型中没有匹配的模型，就把当前背景模型中高斯分布的权值咚狗植嫉氖菟嫉谋戎，和窃趓时刻在高斯混合所示进行。“， 蝨籶耆齦靡籺，一第二章图像形态学操作基于曲线拟合的目标跟踪算法研究腐蚀运算，它可以扩大图像边缘，填充图像内部的空洞。籅腐蚀的定义为：实验结果与分析图不同背景建模方法获得的前景图像安徽大学届研究生学位基于曲线拟合的目标跟踪算法研究图利用图像形态学处理结果第二章
