深度相机下基于全局-局部协作模型的视觉目标跟踪研究

项目名称： 深度相机下基于全局-局部协作模型的视觉目标跟踪研究

项目编号： No.61402120

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 吴贺丰

作者单位： 广东外语外贸大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 视觉目标跟踪在众多领域具有重要应用价值，但光照变化、目标形变、遮挡和复杂环境等挑战性问题使得该方向当前的研究远未能满足社会需求。日益普及的深度传感器使得包含场景深度信息的视频图像易于获取，这给传统的目标跟踪课题提供了新的研究手段。本项目通过结合三维深度信息，研究建立可行有效的目标模型和精确稳定跟踪目标的理论和方法。研究内容主要包括：1）通过融合二维图像信息和深度数据，建立表示目标的全局-局部协作模型，构建几何相关约束；2）研究目标的全局和局部表征，设计混合特征表示方法，结合匹配和学习优化理论，稳定跟踪目标并更新目标模型；3）提出深度相机下处理遮挡问题的新方法，探索引入先验模型约束来监督目标模型的建立和更新以维护复杂情形下的目标状态。本项目的成果可为目标跟踪问题的研究提供新的理论和技术支持，在智能监控、人机交互和老人儿童看护等数字家庭应用中验证推广。

中文关键词： 视觉跟踪；深度相机；目标表示；全局-局部模型；协作算法

英文摘要： Visual object tracking has important applications in many fields, but the challenges it faces, such as illumination changes, object deformation, occlusion and complex environments, have made the advances in this topic far from meeting social needs. As dep

英文关键词： Visual tracking；Depth camera；Object representation；Global-local models；Collaboration algorithms