图像处理的目标识别

图像处理的目标识别和跟踪算法导师：韩晓军主讲人：李满内容工程背景分析1国内外的研究现状2基本算法讨论3结果分析4CompanyLogo工程背景分析

基于图像的目标自动识别与跟踪技术是世界各国精确打击武器系统急需解决的重要难题，也是图像处理研究领域的研究热点。均值漂移是一种有效的统计迭代算法，已广泛应用于聚类分析、跟踪、图像分割、图像平滑、滤波、图像边缘提取和信息融合等方面。本文从理论、计算、实验等方面研究了基于MeanShift算法的运动目标识别与跟踪算法。目标识别与跟踪有很强的特殊性，对不同的应用应该选用相应的算法。针对MeanShift算法的优点，CompanyLogo工程背景分析

本文提出了基于MeanShift算法的聚类、分割方法，从而识别目标。并使用MATLAB软件对分割结果进行了仿真。其次，为了解决目标形变和遮挡带来的跟踪失败问题，本文提出了基于MeanShift的跟踪算法，应用VC++6.0编写程序进行分析，并给出了实验结果。实验结果表明该方法的有效性。为基于图像目标自动识别与跟踪技术的精确打击武器系统提供了重要的理论基础与技术支撑。CompanyLogo国内外研究现状

目前，欧美国家在对目标的识别与跟踪方面开展了大量相关项目的研究。上世纪90年代，美国就组织麻省理工大学等高校开始研究用于民用和军事的视频处理技术。Maryland大学研制出了能够对人体运动进行跟踪的系统，这个系统可以实现对多人进行实时跟踪以及可以检测出人类的一些简单行为，例如是否携带物品。美国几个大学合作研制出了车载的视频实时处理系统，这个系统通过颜色以及运动信息来识别道路和来往的车辆等。美国麻省理工大学、英国的雷丁大学(UniversityofReading在运动物体的检测、识别与跟踪方面也作了大量的研究工作。CompanyLogo国内外研究现状国内在这个领域也进行了多年的研究工作，在人脸识别、车辆识别、车牌识别等方面也取得了很大的成就。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室、国防科技大学、清华大学、华中科技大学、西安电子科技大学智能所等研究机构和高校也在目标检测、识别和跟踪方面做了大量的研究工作。CompanyLogoCompanyLogoDiagramThemeGallery

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