学海网

毕业论文-基于颜色和特征点的实时对象识别系统设计及实现，共47页，13906字。
摘要
伴随着计算机科学与技术的迅速发展，广大研究者们对视觉跟踪有了广泛的关注。作为监控、导航等许多应用领域的关键技术，计算机视觉跟踪在实际生活中取得了很大范围的应用，而且已经给人们带来了相当大的利益。尽管视觉跟踪的理论和方法的一部分已经有研究者提出并研究，但由于环境复杂多变，视觉跟踪仍然是巨大的挑战。所以，在基于现有算法的情况下，对其进行正确的利用，而且不断地改善和研究视觉跟踪技术也是不可或缺的。
本文在分析了国内外目标跟踪的研究现状及背景的情况下，对现有的经典的基于Surf, Harris, Sift，Fast等点特征提取算法进行了深入地讨论和研究,针对不同的点特征提取算法，具体做了如下工作:
（1） 利用Surf，Sift，Harris，fast等点特征提取算法，通过比较特征提取的数目、效率等数值，得出它们的共同点和差异之处,并根据这些算法设计实现了对实时目标的进行跟踪的系统平台，完成相应目标物的跟踪操作。
（2） 对每一种点特征提取算法进行了精度分析,通过计算跟踪监视的区域的颜色直方图，比较直方图相似度来度量跟踪精确度，最终针对不同环境不同目标，确定出一种对应的效果最好的跟踪算法。
（3） 针对每一种算法，在其实现的基础上，结合Qt完成了整个系统的界面设计，使用户可以简单明了的操作整个系统。
（4） 对整个系统进行测试，发现存在的问题并进行解决改进，最终形成一套比较完备的目标跟踪系统。
当前目标跟踪不管是在视频监控、智能交通、城市安防还是日常生活中都具有很广阔的应用前景，本文在完成以上工作的情况下，继续不断完善和改进跟踪效果也将成为接下来的研究的一个重要课题。
关键词：目标跟踪，Qt，精度分析，特征检测

目录
摘要 I
Abstract I
第一章 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国外研究背景 2
1.2.2 国内研究背景 2
1.3 本文的主要工作 3
1.3.1 对跟踪目标的特征进行检测和提取 3
1.3.2 匹配特征点，实现目标跟踪 3
1.3.3 跟踪算法精度分析 3
1.3.4 可视化界面操作 3
1.4 本文的组织结构 4
1.5 本章小结 4
第二章 跟踪系统框架设计及关键技术 5
2.1 系统需求与功能分析 5
2.2 系统的整体框架设计 5
2.3 开发环境 6
2.3.1 OpenCV 6
2.3.2 VS 2010 7
2.4 点特征提取算法 7
2.4.1 基于Surf特征的目标跟踪 7
2.4.2 基于SIFT特征的目标跟踪算法 9
2.4.3 FAST算法 10
2.4.4 Harris算法 12
2.5 跟踪系统设计流程 13
2.5.1 特征点的匹配 13
2.5.2 感兴趣区域选择 14
2.5.3 颜色直方图 15
2.6 本章小结 16
第三章 跟踪系统详细设计与实现 17
3.1 算法设计与实现 17
3.1.1 获取视频数据 17
3.1.2单张图片特征点提取 19
3.1.3 感兴趣区域选择 24
3.1.4 迭代跟踪 27
3.2 界面设计与实现 27
3.2.1框架设计 27
3.2.2功能实现 28
3.3 本章小结 30
第四章 跟踪性能测试及分析 31
4.1 系统测试 31
4.2 数据分析 37
4.3 精度分析 39
4.4 本章小结 41
第五章 总结 42
5.1 完成的工作 42
5.2 存在的问题及展望 42
参考文献 44
致谢 47