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Opencv基于MEAN-SHIFT算法的运动目标的跟踪技术研究

时间:2017-11-13 17:59来源:毕业论文
论文针对运动目标的跟踪问题介绍了基于mean-shift的cam-shift跟踪算法,以及基于人脸检测的adaboost算法。并采用Opencv函数库和VS2010的编程环境来对运动目标进行研究和分析
摘要对运动目标跟踪与目标检测问题的研究一直一来都是热点问题之一,其应用领域有视频监控、虚拟游戏控制、基于内容的视频检索、动态识别、医疗诊断等等。本毕业论文针对运动目标的跟踪问题介绍了基于mean-shift的cam-shift跟踪算法,以及基于人脸检测的adaboost算法。并采用Opencv函数库和VS2010的编程环境来对运动目标进行研究和分析,实验结果表明cam-shift算法具有实时性、鲁棒性、自适应跟踪窗口大小变化等特性,以及adaboost算法抗干扰能力强、实时性强的性质。15084
关键词  目标跟踪  目标检测  Mean-shift算法  Adaboost算法
毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title    Mean-shift  algorithm  based  on  moving                         
Target  tracking  technology  research                     
Abstract
Research on track of moving target and detection problem has been a hot topic for all. It’s applications include video surveillance, virtual game control, content-based video retrieval, dynamic recognition, medical diagnostics, etc. In this paper, for tracking of moving targets, it describes the cam-shift tracking algorithm based on mean-shift, and adaboost based on face detection algorithm. It needs using opencv library and VS2010 programming environment to study and analyze the moving target. Experimental results show that cam-shift algorithm has real-time, robust, adaptive tracking window size changes and other characteristics. And adaboost algorithm has strong anti-jamming capability and real time nature.
Keywords  Target tracking  Target detecting  Mean-shift algorithm Adaboost algorithm
源自六"维~论`文}网"加7位QQ3249.114 www.lwfree.cn

目录
第一章  绪论    1
1.1  选题背景和研究意义    1
1.2目标跟踪与检测研究现状    2
1.3 章节介绍    4
第二章 目标检测与跟踪    5
2.1 目标跟踪与检测简介    5
2.2目标检测与跟踪分类    6
第三章  Adaboost检测算法    11
3.1 Adaboost算法简述    11
3.2人脸检测程序分析    12
3.3  实验分析    14
3.4 存在的问题及改进方法    16
第四章  Mean-shift(Cam-shift)算法    17
4.1 Mean-shift算法的实现    17
4.2  Cam-Shift算法的实现    20
4.3 实验与分析    23
结论    25
致谢    26
参考文献    27
1  绪论
1.1  选题背景和研究意义
目标跟踪被广泛的定义为利用图像处理或者模式识别的方法在当前帧图像中找到与原视频序列中所感兴趣的图像最相似的部分。一般我们说的研究运动目标跟踪,就是指对一段视频来进行分析,它属于视觉领域要研究的内容,随着视觉跟踪技术的发展,它也越来越多地被运用到民生、国防等事业中去。目标的检测、识别与跟踪一直是计算机视觉研究中的一个典型问题,其对实时性和匹配精度等指标都有较高的要求。
在技术方面,跟踪目标涉及图像处理,模式识别与人工智能,和许多其他领域。在军事方面,运动目标的跟踪技术被广泛的应用于武器系统中。例如卫星侦查,导弹制导,空间遥感,军事图像通信领域等。现代战争是在高科技支持下的信息战,对于导弹、飞机、舰艇等军事目标,如果能够进行准确的识别和跟踪定位,对于取得战场的主动权,提高作战性能和战争的成败有着决定性的作用。 Opencv基于MEAN-SHIFT算法的运动目标的跟踪技术研究:http://www.lwfree.cn/zidonghua/20171113/15860.html
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