基于增量学习与粒子滤波的视觉跟踪算法研究与应用

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于子空间的视觉跟踪算法研究与应用"这一主题，作者唐凤山在导师陈黎平的指导下，针对视觉跟踪在计算机视觉中的核心地位及其在视频监控、人机交互和虚拟现实等领域的重要作用进行了详尽的研究。视觉跟踪算法的发展日新月异，但鲁棒性、准确性和实时性仍然是主要挑战，尤其是在应对光照变化、目标尺度变化、运动目标旋转和遮挡等问题时。 传统的基于子空间的视觉跟踪算法通常依赖于预先训练的子空间，这要求初始训练图像的质量较高，且对后续跟踪的鲁棒性和准确性有直接影响。为了解决这个问题，作者引入了增量学习方法，使得算法能在无需预先训练的情况下适应目标外观的动态变化。通过改进PCA（主成分分析）子空间和正交子空间的学习策略，作者提出了综合子空间算法，它能快速捕捉目标外观变化模式，同时保持高效的低维描述，确保在复杂环境如光照变化和目标旋转下保持稳定的跟踪性能。 论文还关注了非线性非高斯问题的处理，特别是在人脸跟踪的应用中。作者利用Adaboost算法，这是一种在人脸检测领域广泛应用的经典分类器，其基于扩展的Haar-like矩形特征，能够有效识别面部特征。通过混合接口编程，将Adaboost人脸检测动态链接库集成到VisualStudio中，然后与综合子空间算法在Matlab环境中协同工作，实现了高效的人脸跟踪实验，取得了令人满意的结果。 这篇论文不仅介绍了基础的基于子空间视觉跟踪技术，还展示了如何通过增量学习和粒子滤波等先进方法提升算法的鲁棒性和准确性，以及如何将这些技术应用于实际场景，如人脸检测，以提升视觉跟踪系统的实用性。这对于从事视觉跟踪算法研究的人员来说，提供了宝贵的参考资料。