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文档简介

视觉跟踪算法研究摘要视觉跟踪算法是实现视觉目标有效跟踪的关键技术之一，通过观测图像序列，推理获得目标运动参数，实现运动目标跟踪，主要有基于区域跟踪、基于特征跟踪、基于变形模板跟踪和基于模型跟踪等四个类型的跟踪算法，并各具不同的适用范围及优缺点。【关键词】视觉跟踪跟踪算法特征1引言当前，视觉跟踪技术在视频监视、导航定位、成像制导等方面皆有广泛的应用。视觉跟踪主要是针对包含运动物体的图像序列进行分析处理，涉及到运动检测、目标跟踪两个过程。运动目标检测是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，目标跟踪则分为预测模块和匹配更新模块。2视觉目标跟踪的实现视觉目标跟踪系统采用计算机视觉的方法，把图像处理、自动控制、信息科学有机结合起来，形成一种能从图像信号中自动识别目标、提取和预测目标位置信息，并自动跟踪目标运动的技术，其实现主要包括图像获取、图像识别、目标定位以及图像传感器的跟踪控制四个部分。3视觉跟踪算法视觉跟踪是通过观测图像序列，推理获得目标运动参数，并最终实现对运动目标的行为理解的过程。其视觉跟踪算法是实现目标有效跟踪的关键技术之一，一般可分为四种类型，即：基于区域跟踪、基于特征跟踪、基于变形模板跟踪和基于模型跟踪。3.1基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法针对包含有多个对象的场景可以取得较好的跟踪效果，精度高、稳定性好，而针对搜索区域较大的情况，尤其是跟踪目标发生形变或被遮挡时，发生目标丢失的概率增大。该算法通过在序列图像中，利用相关匹配方法进行目标模板匹配来实现跟踪目标。灰度图像常采用基于纹理和特征相关，彩色图像常采用基于颜色的相关，如平方和准则SSD，如式1所示：（1）式中，i和j分别是两幅比较图像上对比位置的像素。该算法典型代表有基于纹理特征的自适应目标外观模型、最大似然估计算法、基于核函数的概率密度基于模型的人体跟踪常采用分析-综合方法，一般用线图、2D轮廓、立体模型来进行身体模型构建，通过先验知识来预测运动参数建立运动模型，常采用动力学模型、Taylor模型、Kalman滤波和随机采样等作为搜索策略。在基于模型的车辆跟踪中，3D线框车辆模型则应用得最为广泛，将图像边缘点作为特征来实现基于3D模型的车辆定位。4结束语视觉跟踪算法是实现视觉目标有效跟踪的关键技术之一。本文介绍了视觉跟踪的实现方法，从基于区域跟踪、基于特征跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型跟踪等四个方面介绍了视觉跟踪算法，并对其适用范围及优缺点进行了评述。参考文献[1]侯志强，韩崇昭.视觉跟踪技术综述[J]，自动化学报2006，32（4）：604-605.[2]李谷全，陈忠泽.视觉跟踪技术研究现状及其展望[J].计算机应用研究2010，27（8）：2814-2817.作者单位1

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