基于视觉的目标识别与跟踪算法研究

bb20920d · 发表于 2022-5-11 21:43:47

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雅宝题库解析：
在移动机器人、现代军事系统、智能交通系统(ITS)、视频监控、视频会议、远程教学、身份鉴别、可视电话、人机智能交互、基于目标的图像检索系统以及医疗图像检测系统等领域中，目标识别与跟踪都具有广泛的应用。本文从移动机器人自定位和足球机器人中的目标识别题目着手，对实时的彩色目标识别算法进行了研究。对于目标跟踪题目，本文研究了均值偏移跟踪算法和粒子滤波算法。同时，本文对近年来受到广泛关注的粒子滤波算法进行了深入探讨。概括起来，本文的主要工作有如下几个方面：1. 本文提出了一种基于漫水填充法的实时彩色目标识别方法。经典的漫水填充法需要人工选择初始种子点，本文首先通过直方图阈值法实现了初始种子点的自动选取，并设置了去噪邻域窗，以防止不属于目标区域的像素点被选为初始种子点。从初始种子点出发，使用漫水填充法，得到一组互无交集的连通区域及其外接矩形。然后，利用各连通区域外接矩形几何中心之间的距离，对连通区域进行归类。合并属于同一类的所有区域即得到完整的目标区域。2. 给出了实验，并与广泛使用的直方图阈值法进行了对比。结果表明：本文提出的算法能很好地识别颜色特征突出的目标，对光照变化具有较强的鲁棒性，能完成实时彩色目标识别任务。与使用广泛的直方图阈值分割法相比，本文算法能更加准确地对目标进行识别。此外，本文还对提出算法的优缺点进行了归纳。3. 对粒子滤波目前发展现状，面临的题目以及已经开展的工作进行了详尽的分析，并提出了未来可能的研究方向。

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