改良式平均移動法於多目標影像追蹤之即時嵌入化實現

Abstract

本論文提出一套可用於複雜背景及移動場景下即時多物體追蹤演算法。影像追蹤演算法採用平均位移演算法伴隨物體大小預測(Mean-Shift Algorithm with Scale Estimation )，此演算法利用主成分分析法估測物體大小，可以解決部分遮蔽和物體變形的問題，在複雜背景下具有良好的追蹤效果，並且加入了Adaptive Background的觀念，達到在複雜和移動場景下能及時地追蹤物體並且預測物體大小，並利用影像相似度的觀念，解決物體遮蔽的問題。本演算法先在Matlab上測試性能，並在硬體上選用TI的 DVPB(Davinci Prototyping Board)嵌入式發展板做為測試平台。影像來源透過PTZ攝影機擷取，ARM處理器主要是負責系統周邊的控制，並且處理追蹤物體的演算法。期待此系統能在視訊會議，安全監控，機器人視覺上能有相關的應用面。