分享6篇关于相关滤波的计算机专业论文

今天分享的是关于相关滤波的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到相关滤波等主题,本文能够帮助到你

基于相关滤波的目标跟踪算法研究与实现

这是一篇关于目标跟踪,相关滤波,自适应纵横比,自适应模板更新,空间正则化的论文, 主要内容为目标跟踪是当前计算机视觉的热门研究方向之一,主要涉及图像处理、模式识别等交叉范畴,通常指检测视频序列中目标的位置与尺度变化,实现对目标行为的分析和理解,伴随着科学技术的发展与生活需求的提高,在军事国防、智慧城市、自动驾驶等领域有着广阔的应用前景。基于相关滤波的跟踪算法具有出众的跟踪性能和良好的跟踪效果,在众多不同概念的跟踪算法中脱颖而出,逐渐受到专家学者们的青睐,但形体变化、快速运动、光照和遮挡等因素依旧给算法研究带来了巨大的挑战,因此设计出一种鲁棒性更高和精确度更好的目标跟踪算法仍具有深远的研究意义和应用价值。本文通过分析已有跟踪算法的优缺点,选择以相关滤波跟踪算法为基础框架,针对在视频序列中容易出现的物体形变、背景模糊、快速运动、遮挡等问题进行深入研究并提出相应的改进方法,最后通过实验验证方法的有效性。研究成果分为以下三部分:(1)针对相关滤波算法无法感知运动目标尺度纵横比变化,并且容易受复杂环境影响导致跟踪失败的问题,本文提出了纵横比自适应的时空正则化相关滤波算法。首先,参考平均峰值相关能量和响应峰值对每个特征的响应图进行加权融合,以实现对目标的精确跟踪;其次,结合近正交性和空间正则化提出一种新的一维边界滤波器,通过定位目标包围框的四个边界位置实现对目标尺度和纵横比变化的自适应检测,并且有效抑制边界效应带来的负面影响;最后,根据响应输出的峰值旁瓣比独立地调节各边界滤波器的学习率,防止模型退化。实验表明,提出算法表现出理想的跟踪效果,在各个挑战属性上相较于其他优秀算法均取得了更优结果。(2)针对传统相关滤波算法使用固定的学习率进行更新,使得模型丢失准确的模板信息,导致其难以应对快速运动等复杂场景的问题,本文提出了自适应更新的背景感知相关滤波算法。首先,使用运动速度反映目标背景的变化程度,再通过前后两帧的响应变化反映目标自身的变化程度,加权融合以上两个参数得到学习率,实现在跟踪过程中进行自适应的模板更新;此外,设计了一种树型尺度检测方法,用间隔范围不同的两个尺度池分步地检测目标的尺度变化,提高算法的准确性。实验表明,提出算法在精确度和成功率上都展现了较强的竞争力,并具备良好的跟踪性能和鲁棒性。(3)基于Flask开发框架,集成本文所设计实现的目标跟踪算法开发出一套Web应用系统。用户可以在系统的前端界面进行自主交互,查看由摄像头捕获的实时画面或手动导入的视频序列,框选画面中的目标后进行目标跟踪任务并查看跟踪结果。系统后端实时监听用户操作,调用算法对选中目标进行跟踪,并生成和保存结果数据和日志文件。经过设计、开发、测试流程后,对系统的运行结果进行分析,验证了所开发程序的稳定性和可行性以及本文算法的实用意义。

基于多尺度和注意力机制的目标跟踪研究与系统设计

这是一篇关于单目标跟踪,注意力机制,多尺度特征,相关滤波,D-TransT的论文, 主要内容为目标跟踪是机器视觉领域中备受关注的研究方向,其主要任务是在视频序列中对目标进行实时的定位和跟踪,需要通过在初始视频帧中给定目标位置,并在后续帧中进行特征提取、目标检测、模板更新等一系列复杂的计算步骤来确定目标的尺度和位置,从而获取目标的运动参数。与其他计算机视觉问题相比,目标跟踪存在着多种挑战因素,如物体遮挡、尺度变化等问题。虽然目标跟踪算法取得了一些进展,但实现真正意义上的通用、鲁棒、准确且高效率的算法仍面临诸多挑战。本文以注意力机制为基础进行研究,提出了两种目标跟踪算法并设计了一个单目标跟踪系统,其主要内容如下:(1)针对传统目标跟踪算法未考虑引入多尺度特征,导致特征提取能力弱、跟踪精度不高等问题。本文在Trans T的基础上提出D-Trans T算法,D-Trans T采用基于注意力机制的特征融合网络来代替传统的相关滤波操作,使用可变形注意力模块,该模块可以很自然地聚合多尺度特征,自适应的关注边缘和相似目标等信息来使跟踪器更好地定位目标位置。实验结果表明,D-Trans T比Trans T具有更快的收敛速度和更好的预测能力。D-Trans T与Trans T相比,它将收敛速度提高了29.4%。在La SOT数据集上,AUC、PNorm和P分别达到65.6%、73.3%和69.1%。实验也证明了所提出的跟踪器的性能优于大多数跟踪器最先进的算法。(2)为解决传统跟踪器的局部线性匹配操作所导致的语义信息丢失的问题,本文在Siam CAR的基础上提出了一种分层注意力机制的网络HAT,该网络关注每个区域的关键元素,忽略不相关的信息,从而节省计算资源,并尽快获得最有用的信息。在UAV123数据集上,该跟踪器与Siam CAR相比精度提高了1.9%,成功率提高了1.2%。在GOT10K数据集上,AUC、PNorm和P分别达到61.8%、72.7%、50.6%。实验表明,该模型在OTB100、UAV123和GOT-10K数据集上优于许多最先进的跟踪器。(3)本文基于软件工程的思想开发了一个基于多尺度和注意力机制的单目标跟踪系统。系统采用Spring Boot框架作为基础。在开发过程中,本文注重模块化和可重用性,使用面向对象的设计模式和依赖注入等技术,提高了系统的可维护性和可扩展性。此外,本文还验证了该系统的可靠性。

基于特征融合的相关滤波目标跟踪算法研究

这是一篇关于目标跟踪,相关滤波,特征融合,背景感知,深度特征的论文, 主要内容为目标跟踪作为计算机视觉中的一项基础研究,主要任务是确定视频序列中目标的位置。相关滤波目标跟踪算法以其精度高、速度快的特点,成为跟踪领域的主流研究方向之一。但跟踪目标自身的变化以及跟踪场景的复杂多变,仍然给算法的跟踪性能带来巨大挑战。本文主要针对现有相关滤波跟踪算法存在的不足进行研究和改进,以提升算法的跟踪性能。主要工作内容如下:1.针对背景感知相关滤波(Background-Aware Correlation Filter,BACF)算法在特征选择、尺度估计与模型更新方面的不足进行研究与改进,提出了一种基于背景感知与自适应特征融合的相关滤波跟踪算法。以特征可靠性为参考指标在响应层实现方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和颜色名(Color Name,CN)特征的自适应融合,通过融合特征建立更为鲁棒的目标外观模型;引入独立于位置滤波的一维尺度滤波器,实现快速尺度估计;采用一种高置信度模型更新策略,以最大响应峰值和平均峰值相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy,APCE)评估样本置信度,将满足高置信度条件的样本用于模型更新,避免模型漂移。实验结果表明,所提算法在跟踪精度和跟踪速度上都有更好的表现。2.针对现有相关滤波算法使用手工特征导致目标外观模型的表达能力和鲁棒性受限的问题以及算法在目标遮挡、快速运动和出视野情况下表现不佳的问题,提出了一种基于Res Net深度特征的相关滤波跟踪算法。使用Res Net-101网络提取多层深度特征,并在响应层面融合多层深度特征,以同时保留浅层特征在定位精度方面和深层特征在辨别目标方面的优势;引入一种目标重检测机制,当位置滤波结果的置信度低于阈值时认为目标已丢失,然后通过Edge Boxes方法结合置信度评估与运动约束重新找回目标,完成后续跟踪,提高算法在目标遮挡、快速运动和出视野情况下的整体表现。实验结果表明,所提算法在复杂场景下拥有较好的跟踪性能。

基于特征融合的相关滤波目标跟踪算法研究

相关滤波与机器学习融合的目标跟踪研究与系统设计

这是一篇关于特征融合,机器学习,相关滤波,目标跟踪的论文, 主要内容为社会的快速发展使得人们的生活和计算机视觉的联系越来越紧密,导致目标跟踪在智能驾驶、机器人与监控系统等领域受到了极大关注,目标跟踪在各类系统的应用也越来越广泛。目前,目标跟踪算法依然存在很多问题,例如在复杂背景、快速运动等多种情况下,目标跟踪的成功率低等。近些年随着机器学习相关技术的迅猛发展,基于机器学习的目标跟踪算法进展也十分迅速,但是需要有大量多种场景图片的标准数据来训练卷积参数,其中涉及到十分庞大的运算量。虽然可以使用GPU来加速计算,但是其所需要计算的任务量并没有减少,在使用训练的权重文件去执行跟踪任务时,依然需要卷积操作,使得算法的整体执行效率不高,在实际的场景中依然无法达到实时处理的效果,对于实际的应用来说还是存在障碍。基于相关滤波的目标跟踪算法在处理速度上有着非常大的优势,短时间内的跟踪效果非常好。但是随着跟踪目标的姿态与所处环境的不断变化,相关滤波器的模型十分容易受到污染从而造成跟踪失败。本文首先分析了相关滤波算法的原理,介绍了特征提取模块的工作流程,将灰度特征、形状特征和边缘特征做了详尽的对比,根据他们各自的特点并结合在特征表达上的盲区,提出了融合边缘特征的多特征融合算法,在特征提取方面改进目标跟踪算法的精度。边缘特征相比与形状特征,更加细致的描述目标,并将边缘特征和HOG特征与灰度特征融合在一起,提高了目标跟踪的精度和重合度,对于跟踪效果有显著的提升。改进特征提取模块虽然提高了目标跟踪的稳定性,但是并未解决在长时间的目标跟踪任务中模型很容易被污染,会出现跟踪漂移和模型污染的问题。为此,引入了机器学习模块,将基于机器学习的目标检测算法设计为相关滤波的目标跟踪修正器,依靠相关滤波在短时间内优秀的跟踪性能和机器学习目标检测良好的精度,相互弥补对方不足,同时根据机器学习目标检测的结果,提供更加可靠的候选框,修正相关滤波模块的学习率和跟踪尺度,从而实现学习率和尺度信息自动适应,使得相关滤波模块提取到的目标特征更加精准,从而保证目标跟踪算法的精度。在OTB公开数据集上做性能测试,目标跟踪精度得到了有效的提升。将改进后的相关滤波与机器学习融合的目标跟踪算法应用到具体的场景下,设计一个相关滤波与机器学习融合的目标跟踪系统。根据本文在目标跟踪领域所做的相关工作,基于B/S的软件架构设计并实现了本系统,并通过用户服务层、算法模型层、应用支撑层和硬件基础层四个方面对系统进行分析,对其功能做了详细的说明并列出了系统的结构层级图,对系统的流程和用户界面做了展示和描述,具有一定的创作意义和研究价值。

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