1、空间的核函数，窗口的宽度为，则在点处估算的概率密度为ˆ将核密度估计改写为用剖面函数表示,ˆ对上式核密度梯度进行估计来寻找数据集合中密度最大数据的分布位置。对上式求梯度导数，可以得到核函数密度梯度估计ˆ令为的负导函数，除去个别有限个点，剖面函数的梯度对所有,均存在。让作为新的剖面函数，新的核函数式定义为,。将代入式后可以推导出万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于的目标跟踪,ˆ式包含两项，仿照式，第个中括号中是在点处基于核函数的无参密度估计。

2、据第章绪论研究背景及意义智能视频监控人工智能医学图像军事国防国内外发展与研究现状目标检测跟踪存在的问题论文主要研究内容与结构第二章目标跟踪系统综述目标检测背景相减法帧间差分法光流法目标跟踪基于区域的跟踪基于特征的跟踪基于活动轮廓的跟踪基于模型的跟踪本章小结第三章基于的目标跟踪算法理论核密度梯度估计向量在运动目标跟踪中的应用目标图像的建模目标相似度度量目标定位目标跟踪算法实验结论分析本章小结第四章基于颜色纹理联合直方图的目标跟踪目标的特征表示颜色特征边缘特征光流特征纹理特征局部二进制模式基本扩展统基于颜色纹理联合直方图的核跟踪算法颜色和纹理联合直方图实验结论分析万方数据本章小结第五章基于卡尔曼滤波的算法卡尔曼滤波基本思想卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波在跟踪算法中的应用遮挡情景分析卡尔曼运动估。

3、此算法扩展到计算机视觉领域才引起许多学者的关注。由于算法使用核函数的性质并不需要任何先验知识和统计参数估计，所以该算法具有简洁能够处理目标变形等优点，使得算法广泛应用于目标跟踪图像分割与平滑等领域。算法理论核密度梯度估计如果个函数存在个剖面函数也就是等价于，并且满足在区间,上是非负的在区间,上有界且单调递减，即有时，在区间,分段连续，并且积分有界。那么就被称为核函数。万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于的目标跟踪常见的核函数如表所示。表常见的核函数核函数名称函数原型多元表达形式三维图均匀核函数其它其它核函数其它其它高斯核函数,,向量定义维空间中的样本集合,，表示。

4、究背景及意义智能视频监控人工智能医学图像军事国防国内外发展与研究现状目标检测跟踪存在的问题论文主要研，万方数据第章绪论研标相似度度量目标定位目标跟踪算法实验结论分析本章小结第四章基于颜色纹理联合直方图的识别图像后还可以根据需求对图像进行更深入的处理。伴随着计算机基础的蓬勃发展，计算机视觉领域研究的新热点应运而生，它就是基于视频分析和处理的目标跟踪。在现代社会，安全问题已经受到越来越多的关注，如何利用现代技术来实现目标跟踪就显得尤为重要。目标跟踪，顾名思义，是运动目标在时间及空间均存在变化的动态过程，这是以往静态图像或单纯的动态图像所不能体现的，动态图像序列其实就是随着时间变化而保持连续动态的二维图像，它和静态图像相比，灰度发生了改变是其的最基本特征，并且其增加了变量“时间”,，万方数。

5、进展，必能在以下几个领域发挥不可或缺的作用。智能视频监控在现如今的视频监控系统中，获得监控画面已经不再是唯诉求，如何使视频监控系统能在无人力或较少人力干预下，通过计算机对摄像机拍录的视频序列进行分析来完成相应的需求已显得尤为重要。例如机场火车站等区域进行异常的越界监控，判断是否存在危险物品高铁线路沿途分布监控系统可以随时检查设备防止意外发生监控录像也能协助公安机关搜集犯罪嫌疑人的特征和行踪。近年来，视频监控系统越来越智能化，集成度也越来越种基于核概率密度估计的无参数算法，直译而来就是均值偏移，是和于年研究核函数的密度估计时提出的原型，用来进行概率密度函数,的梯度估计，尽管计算效率非常出色，但在实践中有定困难从而并未得到学术界的重视。直到年在重新改进了该算法的核函数和权重函数，成功地将。

6、第二个中括号内表示的就是向量，也就是使用核函数作为权值的加权平均和的差，表示为,,核函数称为核函数的阴影函数。核是核的阴影。如果选择核，可以得出它相对应于的剖面函数为其他经过变换，向量就可以表示成万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于的目标跟踪图向量示意图图中心的是实心点代表点，也就是核函数的中心位置，位于和窗口的中心，周围环绕的虚心白点是样本点圆形中的箭头指的就是偏移向量，将所有的偏移向量加权平均，计算得出的平均偏移值会指向虚心白点最多的地方，即梯度方向。因此，向量应当会转移到相对于中心点变化最明显的地方，它的方向也就是密度梯度方向。实际情况中因为边缘像素易受遮挡和背景噪音的干扰，对目标。

7、计卡尔曼滤波结合的目标跟踪实验结论分析本章小结第六章总结与展望工作总结展望未来参考文献致谢万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论研究背景及意义用计算机来认识图像的过程称为计算机视觉。要让计算机能够理解自然界的图像，就必须将图像翻译成计算机可以理解的信息。通过采样量化编码等过程将图像转换成电信号从而被计算机识别，计算机识别图像后还可以根据需求对图像进行更深入的处理。伴随着计算机基础的蓬勃发展，计算机视觉领域研究的新热点应运而生，它就是基于视频分析和处理的目标跟踪。在现代社会，安全问题已经受到越来越多的关注，如何利用现代技术来实现目标跟踪就显得尤为重要。目标跟踪，顾名思义，是运动目标在时间及空间均存在变化的动态过程，这是以往静态图像或单纯的动态图像所不能体现的，动。

8、理。假设目标区域的中心在直角坐标系的原点，目标区域由个像素点构成，公式中,是点的坐标，直方图的个数为，则该目标的核直方图定义为公式中为函数窗口的带宽矩阵为，用来限定跟踪区域的窗口大小是将相应的值和像素所对应的特征值对应的量化函数。是满足要求的核函数，是的剖面函数。采用来计算有两大作用越靠近中心位置的像素点的权重越大，越靠近边界的像素点在计算中权重越小，这样当目标被部分遮挡或者发生了形变，依然可以让目标模型稳健通过核函数就能让目标模型变成光滑的函数，为接下来推导偏移向量做准备。公式中的归化系数能保证由此建立了目标的核直方图模型。万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于的目标跟踪仿照目标模型的建立，位于位置的候选目标的模型可以定。

9、态图像序列其实就是随着时间变化而保持连续动态的二维图像，它和静态图像相比，灰度发生了改变是其的最基本特征，并且其增加了变量“时间”，从而形成了空间和时间的相对应关系。动态图像序列往往是截取自视频画面的连续图像，它是通过相邻帧灰度的空间分布改变从而表现出研究对象的位置改变。因此，动态图像序列在场景变化及景物运动方面更具优势。从而利用动态图像序列能帮助我们更好的完成研究运动目标的检测与跟踪过程。如何完成目标跟踪。动态图像序列的运动目标检测和跟踪技术是此项研究的基本原理，并且提供了重要的研究方向。它是通过对收集到的动态图像进行去除背景及定的图像处理得到的跟踪目标的运动过程，并按照预设程序进行处理来得到目标对象的运动轨迹的过程。目标跟踪技术在科技生活等诸多领域有非常重要的研究价值，随着研究的。

10、的描述，然后在后序图像序列中寻找与目标模型相匹配的候选区域。在搜寻过程中，该算法不断计算均值漂移向量，更改搜索位置中心，然后通过巴氏系数定位目标物体的位置，以下为算法的实际流程。万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于的目标跟踪目标图像的建模建立目标模型的目的是通过定的数学模型来描述目标特征，不同的目标模型基于不同的图像特征，同时也对应于不同的特征空间。对于目标跟踪，目标和候选目标的模型往往是对目标区域的图像特征进行统计而得到的离散概率密度函数，也就是归化的直方图向量。目标模型候选目标上面公式中，候选目标区域中心的图像坐标定义为。目标区域的形状可以任意选择，常用椭圆形和矩形表示目标区域。在实际应用中，常用的图像特征包括灰度，颜色，局部标准差，纹。

11、义为目标相似度度量当分别用式和式表示目标图像模型和候选目标图像模型后，还需要选择合适的相似性度量函数。系数是对两个向量之间相似度有效的测量，它直接的几何意义是在多维空间中两个单位向量夹角的余弦值，下图表示了系数的几何意义。因此测量目标图像模型和候选目标图像模型的相似度就变成了测量两个模型之间夹角的余弦函数值。图巴氏系数的几何意义在利用算法进行目标跟踪时，系数经常被用来描述目标图像模型和候选目标图像模型的相似度程度，系数越大，目标与候选目标越相似。,式中ˆ,ˆˆ,ˆˆ万方数据单位代码密级专业学位硕士论文论文题目基于均值移位的目标跟踪算法研究吴晓波赵君喜教授工程硕士申请全日制申请电子与通信工程二零四年四月学号姓名导师专业学位类别类型专业领域论文提交日期万方数。

12、定位贡献较小，而中间像素相对稳定，贡献较大，离越近的采样点对于估计周围的统计特性越重要。因此引入了核函数的概念，就是每个采样点的加权值。对靠近中心的采样点的加权值就更大，靠近边缘的点加权值就小。在运动目标跟踪中的应用算法已经成为目标跟踪领域的个研究热点。通常，将基于算法的目标跟踪问题描述为个利用均值漂移向量进行目标跟踪的迭代过程。利用算法进行目标跟踪是以目标物体的外部特征为基础上进行的，该算法采用颜色直方图作为描述物体的特征，然后利用系数简称巴氏系数作为物体相似程度的度量标准，最后再利用均值漂移向量获取目标物体的位置。目标物体的核直方图特征又称为像素分布密度特征，目前常用的核直方图主要有颜色核直方图和灰度核直方图两种。在实际的目标跟踪过程中，算法首先需要建立目标模型。

参考资料：

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