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基于双目视觉的人脸追踪方法牛颖; 李丽宏【期刊名称】《《科学技术与工程》》【年(卷),期】2019(019)027【总页数】6页(P224-229)【关键词】人脸追踪; ZEDmini双目相机; 双边滤波; CamShift算法; TLD框架; SGBM算法【作者】牛颖; 李丽宏【作者单位】太原理工大学电气与动力工程学院太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP242近年来，人脸检测与跟踪已成为计算机视觉和图像处理领域的一项热门研究内容。
梁路宏等[1]提出人脸模板匹配与人工神经网络分类相结合的方法，实现了快速可靠的正面人脸识别，却不能跟踪倾斜或者侧面人脸。
Turk等[2,3]提出了特征脸，通过比较面部特征与已知个体的特征来识别目标人物，其性能容易受到光照和姿态变化的影响。
夏利民等[4]构建了自适应粒子滤波器，可以克服目标人脸形变或被遮掩等因素的影响，但随着跟踪粒子数量增多，其权值计算量巨大，跟踪速度变慢。
易诗等[5]通过金字塔光流法改进TLD(tracking learning detection)算法的跟踪模块，在目标旋转时取得良好的跟踪效果，但实时性较差。
杨超等[6]提出改进的CamShift (continuously adaptive mean shift)算法, 解决算法易受类肤色区域影响的问题，但复杂背景下跟踪性能较差。
Du等[7]使用帧差法提取运动区域，通过融合卡尔曼滤波器的CamShift算法识别人脸，提高了系统的鲁棒性，但因计算量大导致运行速度慢。
程丽英等[8]提出改进的TLD算法，提高了在单一背景下目标跟踪的准确率，但复杂背景下跟踪性能较差。
Zhang等[9]将KCF算法和CamShift算法相结合，能有效抵抗干扰，实现对目标人脸的稳定跟踪，但实时性较差。
现使用CamShift算法融合TLD框架实现准确的人脸追踪，同时结合SGBM(semi-global block matching)算法获取人脸的位置和姿态信息。
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法引言运动检测和目标追踪是计算机视觉领域的重要研究内容之一。
通过使用MATLAB等工具，可以实现各种运动检测和目标追踪算法，以应用于视频监控、自动驾驶等领域。
本文将介绍MATLAB中常用的运动检测与目标追踪方法，包括光流法、帧差法、背景建模法等，并探讨它们的优缺点及应用场景。
一、光流法光流法是一种通过分析连续两帧图像中像素的运动来检测运动的方法。
其核心思想是计算每个像素点在两帧图像中的位移向量，从而得到运动信息。
MATLAB中提供了光流法的实现函数，例如vision.OpticalFlow和opticalFlowLK等。
光流法的优点是计算简单，对算法要求不高，可以很容易地处理多对象的运动，适用于快速移动的目标。
然而，由于其基于两帧图像的位移变化进行计算，对于长时间运动或场景变换较大的情况下，光流法容易产生累积误差。
二、帧差法帧差法是一种通过比较连续两帧图像的像素值来检测运动的方法。
其基本原理是通过计算两帧图像之间的差异，得到表示目标位置的二值图像。
MATLAB中的imabsdiff函数可以方便地实现帧差法。
帧差法的优点是实时性好，对于动态场景具有较好的适应性。
然而，由于该方法是基于像素值差异来检测运动，对于光照变化、场景噪声等因素较为敏感，容易产生误检测的问题。
三、背景建模法背景建模法是一种通过将场景背景与前景目标进行分离，从而检测目标运动的方法。
其核心思想是先建立环境的背景模型，然后将当前帧图像与背景模型进行比较，得到表示前景的二值图像。
在MATLAB中，可以使用vision.ForegroundDetector函数实现背景建模。
背景建模法的优点是对于静态场景具有较好的适应性，能够有效抑制光照变化和场景噪声带来的干扰。
然而，该方法对于场景动态变化较快、背景模型建立较为困难的情况下，容易产生误检测和漏检测的问题。
四、区域增长法区域增长法是一种通过将连续像素点聚类，从而检测目标区域的方法。
` 本科生（设计）论文题目基于OpenMV的颜色块识别系统设计与实现学号1428406031姓名凌中洋指导教师姓名侯嘉、陈和炯学院名称电子信息学院年级/专业14通信工程(嵌入式)论文提交日期2018年5月130 日目录摘要 (1)Abstract (2)前言 (3)第一章绪论 (5)1.1 研究背景 (5)1.2 国内外现状 (5)1.3 本文主要研究内容 (6)第二章 OpenMV颜色块识别系统设计的分析 (8)2.1 颜色块识别与追踪系统的分析与原理 (8)2.2 颜色块测距系统的分析与原理 (10)第三章 Python代码的编写 (12)3.1 Micro Python语言简介 (12)3.2 识别与追踪系统流程图与代码编写 (12)3.3 测距系统流程图与代码编写 (17)第四章系统的实现与误差比较 (20)4.1 颜色块识别与追踪系统的实现 (20)4.2 颜色块测距系统的实现 (25)第五章总结与展望 (30)5.1 课题总结 (30)5.2 研究展望 (30)参考文献 (31)致谢 (34)摘要作为机器视觉模块的重要技术之一的OpenMV (Open Machine vision)开放视觉模块，是当下嵌入式计算机视觉领域的一个研究热点。
OpenMV视觉模块对于颜色块识别、追踪与测距系统的实现，在背景颜色与目标颜色相近程度、光照强度、颜色块与镜头的距离发生改变时，都会对测试结果产生较大的影响。
因此分析这些改变时对我所设计的OpenMV颜色块识别追踪与测距系统产生的影响是有必要的。
本文主要的工作内容是：首先研究分析OpenMV的颜色块识别与测距系统模型的设计，然后研究了OpenMV视觉模块的基本原理和MicroPython语言的编写，接着对背景颜色与目标颜色的相近程度和颜色块与镜头距离改变时系统的误差做了比较与说明，最终完成了1）基于OpenMV的颜色块识别与追踪系统设计；2）颜色块目标测距系统的设计。
OpenCV3.2Tracking物体跟踪跟踪就是在连续视频帧中定位物体，通常的跟踪算法包括以下⼏类：1. Dense Optical Flow 稠密光流2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi）3. Kalman Filter4. Meanshift and Camshift5. Multiple object tracking需要注意跟踪和识别的区别，通常来说跟踪可以⽐识别快很多，且跟踪失败了可以找回来。
OpenCV 3以后实现了很多追踪算法，都实现在contrib模块中，安装。
下⾯code实现了跟踪笔记本摄像头画⾯中的固定区域物体，可以选⽤OpenCV实现的算法#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/tracking.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv){// can change to BOOSTING, MIL, KCF (OpenCV 3.1), TLD, MEDIANFLOW, or GOTURN (OpenCV 3.2)Ptr<Tracker> tracker = Tracker::create("MEDIANFLOW");VideoCapture video(0);if(!video.isOpened()){cerr << "cannot read video!" << endl;return -1;}Mat frame;video.read(frame);Rect2d box(270, 120, 180, 260);tracker->init(frame, box);while(video.read(frame)){tracker->update(frame, box);rectangle(frame, box, Scalar(255, 0, 0), 2, 1);imshow("Tracking", frame);int k=waitKey(1);if(k==27) break;}}着重了解效果较好的KCF（Kernelized Correlation Filters）和经典的KLT算法。
单目标跟踪和多目标跟踪
比较
单目标跟踪和多目标跟踪是目标跟踪领域中最重要的任务之一，它们两者有一些共同的特点，但又有很多不同之处。
首先，单目标跟踪主要用于跟踪单一的目标，而多目标跟踪则用于跟踪多个目标，并能够
实时识别、定位和跟踪每个目标。
其次，从技术上讲，单目标跟踪可以通过预测初始的位置和状态来实现。
然后，针对每个帧，其中的模型预测被根据当前的跟踪结果得到一致的结果。
而多目标跟踪则更加复杂，
它需要考虑多个目标在多个帧之间如何变化，并以此来跟踪多个目标。
最后，对于多目标跟踪，还需要考虑诸如联系的深度学习算法、多尺度检测技术和联合多
帧跟踪等技术来处理数据，以便更准确地识别和跟踪多个目标。
而相比之下，单目标跟踪
需要考虑的因素要少得多，并且可以有效地跟踪单个目标。
综上所述，单目标跟踪和多目标跟踪都是机器视觉中一个重要的技术，它们具有一些特点，但它们之间也存在很多差异，比如处理数据的方式、所使用的算法等。
目标跟踪判断行驶的方法
目标跟踪是指在图像或视频中识别并跟踪特定目标物体的过程。
下面是一些常用的方法来判断目标的行驶方向：
1. 光流法（Optical Flow）：通过计算连续帧之间的像素位移
来估计目标的运动方向和速度。
光流法对于目标运动速度较慢的情况较为有效，但在目标快速运动或光照变化剧烈的情况下效果可能不佳。
2. 模板匹配法（Template Matching）：使用目标的模板图像与
当前帧中的局部图像进行匹配，通过比较相似度来判断目标的位置和运动方向。
模板匹配法简单直观，但对于目标在图像中的尺度、位姿等变化敏感。
3. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）：卡尔曼滤波结合了预测和观测，通过对目标的运动模型和观测模型进行建模，实时地估计目标的状态和位置。
卡尔曼滤波可以适应目标运动的变化，并且对于运动噪声和测量误差具有一定的鲁棒性。
4. 运动分析法（Motion Analysis）：通过对连续帧之间的差异
进行分析，如帧差法、背景减除法等，可以提取出目标的运动轨迹。
运动分析法可以适应目标在复杂背景下的运动，但也容易受到背景噪声和非目标的干扰。
5. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在目标跟踪领域取得了显著的进展。
通过使用深度神经网络来提取特征，并使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等进行目标跟
踪。
深度学习方法可以适应目标的复杂运动和变形。
综上所述，根据具体的应用场景和需求，可以选择不同的方法来判断目标的行驶方向。
论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪第一章绪论本章分析了遥感图像目标检测以及运动目标跟踪问题的研究背景、意义，并总结了该领域国内外的发展动态和需要解决的问题，在此基础上，确立本文的研究目的、范围和研究方向，概括本文的结构与工作内容。
1.1 研究背景和意义20世纪60年代以来，随着计算机科学和空间技术的进步，遥感技术，包括传感器技术、航天航空平台技术以及数据通信技术都得到了飞跃式的发展。
作为大范围综合性的对地观测手段，遥感对地观测呈现出多平台、多传感器和多角度的发展趋势，所获得的遥感图像也表现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。
遥感技术凭借其迅猛的发展以及在获取地面信息方面所特有的优势，广泛地应用到军事和国民经济的各个领域。
在国防和军事领域，世界各国都非常重视遥感技术在军事上的应用，这已经成为国家军事实力竞争的关键之一。
尤其是自从海湾战争以来，多时相、高分辨率的星载遥感成像技术和机载遥感对地观测技术被大量应用于战场动态分析、打击效果评估、军事目标检测、武器导航、导弹预警、目标跟踪等现代战争的各个方面。
在国民经济领域，研究者们通过各种技术手段分析遥感影像中颜色、纹理、规则度等特征及其变化，解译地物类型之间、目标与背景之间的映射关系，从中提取有用信息，以服务于交通、农林、环境监测、海洋研究、大气研究、气候变化监测、资源勘探以及地形测绘等方面的应用。
总之，遥感技术已经在国防军事建设、城市建设、自然科学研究中体现出重要的应用价值。
遥感图像目标检测就是通过一些技术手段，在遥感图像中搜索定位感兴趣的目标，并进行识别和确认的过程。
更高级别的目标检测是在保证处理结果可靠性的同时，还能获取关于目标的定量描述信息，包括轮廓尺寸、部件结果、置信度等。
运动目标跟踪则是在局部战场环境下，监视跟踪特定运动目标，获取其运动参数的过程。
作为众多的遥感具体应用中的一个重要方面，基于遥感图像的目标检测和运动目标跟踪技术无论是在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用和发展前景。
