1、本科毕业论文（20 届）基于颜色和特征点的实时对象识别系统设计及实现所在学院 专业班级 网络工程 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 II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
2、，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
3、 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IAbstractWith the rapid development of computer science and technology, most of the researchers to track the v
4、isual attention. As a control, navigation and other key technology for many applications in the field of computer vision tracking has made a wide range of applications in real life, and has given rise to considerable interest. Although part of the visual tracking theory and method have been proposed
5、 and researchers, but for the complex and changing environment, visual tracking is still a great challenge. Therefore, in the case based on the existing algorithms, its proper use, and to constantly improve visual tracking technology and research are also essential.Based on the analysis of the prese
6、nt status of domestic and foreign research and the background of the target tracking, the existing classic tracking algorithms, including Surf, Harris, Sift, Fast and so on has carried on the thorough discussion and analysis, according to different feature extraction algorithm, specific to do the fo
7、llowing work:(1) Use of Surf, Sift, Harris, fast and so on some feature extraction algorithms, by comparing the number of feature extraction, such as numerical efficiency, and it is concluded that their similarities and differences, and based on the algorithm design platform, realize the goal of rea
8、l-time tracking system to complete the corresponding target tracking.(2) For each point of the precision of the feature extraction algorithm is analyzed, by calculating the area of color histogram, the histogram similarity measure tracking accuracy comparison, according to the different environmenta
9、l target track algorithm is the best!(3) For each of these algorithms, on the basis of its implementation, combined with Qt completed the interface design of the whole system, users can operate the whole system simple.(4) By test the whole system, find and solve the problems existing in the improvem
10、ents, eventually forming a set of relatively complete system of target tracking.IICurrent target tracking in video surveillance, intelligent transportation, urban security and has very broad application prospects in daily life, in this paper, in the case of complete the above work, continue to perfe
11、ct and improve the tracking performance will also become an important subject of the next research.Keywords：Target tracking, Qt, precision analysis, feature detectioniii目录摘要 .IAbstract .I第一章 绪论 .11.1 课题背景 .11.2 国内外研究现状 .11.2.1 国外研究背景 .21.2.2 国内研究背景 .21.3 本文的主要工作 .31.3.1 对跟踪目标的特征进行检测和提取 .31.3.2 匹配特征点
12、，实现目标跟踪 .31.3.3 跟踪算法精度分析 .31.3.4 可视化界面操作 .31.4 本文的组织结构 .41.5 本章小结 .4第二章 跟踪系统框架设计及关键技术 .52.1 系统需求与功能分析 .52.2 系统的整体框架设计 .52.3 开发环境 .62.3.1 OpenCV.62.3.2 VS 2010 .72.4 点特征提取算法 .72.4.1 基于 Surf 特征的目标跟踪 .72.4.2 基于 SIFT 特征的目标跟踪算法 .92.4.3 FAST 算法 .102.4.4 Harris 算法 .122.5 跟踪系统设计流程 .132.5.1 特征点的匹配 .132.5.2 感
13、兴趣区域选择 .142.5.3 颜色直方图 .152.6 本章小结 .16第三章 跟踪系统详细设计与实现 .173.1 算法设计与实现 .173.1.1 获取视频数据 .173.1.2 单张图片特征点提取 .193.1.3 感兴趣区域选择 .243.1.4 迭代跟踪 .273.2 界面设计与实现 .273.2.1 框架设计 .273.2.2 功能实现 .283.3 本章小结 .30第四章 跟踪性能测试及分析 .314.1 系统测试 .31iv4.2 数据分析 .374.3 精度分析 .394.4 本章小结 .41第五章 总结 .425.1 完成的工作 .425.2 存在的问题及展望 .42参考
14、文献 .44致谢 .47附录 .48v图目录图 2-1 系统框架流程图 .6图 2-2 算法流程图 .8图 2-3 算法流程图 .10图 2-4 圆形模板示意图 20 .11图 2-5 阈值 d 与角点数目的关系图 .11图 2-6 Harris 特征角点检测的示例 .12图 2-7 特征匹配的框架图 .14图 2-8 感兴趣区域选择 .14图 2-9 颜色直方图流程图 .16图 3-1 读取摄像头数据 .18图 3-2 读取视频数据 .19图 3-3 surf 提取图片特征 .20图 3-4 sift 提取图片特征 .21图 3-5 fast 提取图片特征 .22图 3-6 Harris 提
15、取图片特征 .24图 3-7 跟踪区域选择 .26图 3-8 系统界面设计 .28图 3-9 信号与函数关联 .29图 3-10 系统最终界面 .29图 4-1 系统启动界面 .31图 4-2 打开摄像头 .32图 4-4 开始跟踪 .33图 4-5 选择目标 .33图 4-6 颜色直方图 .34图 4-7 基于 Surf 算法的跟踪过程 .35图 4-8 基于 Fast 算法的跟踪过程 .35图 4-9 基于 Sift 算法的跟踪过程 .36图 4-10 基于 Harris 算法的跟踪过程 .37图 4-11 特征点提取数目折线图 .38图 4-12 Fast 颜色直方图相似度变化图 .39
16、图 4-13 Surf 颜色直方图相似度变化图 .40图 4-14 Harris 颜色直方图相似度变化图 .40图 4-15 Sift 颜色直方图相似度变化图 .41图 4-16 颜色直方图相似度混合折线图 .41vi表目录表 4-1 特征检测算法时间表 .38浙江工业大学本科毕业设计说明书（论文）1第一章 绪论1.1 课题背景在计算机视觉、视频监控、智能人机交互等研究范围内，对象跟踪一直是一个相当活跃的研究领域。目标跟踪的核心是：在图像序列中对目标进行定位，目标跟踪方法可以分为两类：一类是基于目标的运动；另一类是基于目标的特征。这两类跟踪方法也成为了研究者们一直在努力探索的方向。近年来，越来
17、越多的研究工作者们开始对目标跟踪进行研究，总的来说，该系统主要具有以下几个优点:第一,在工作过程中 ,利用高速摄像机捕获视频,不向外辐射电磁波 1,这种方式不易被敌人侦察设备发现,从效果上看也不容易受到干扰设备干扰。第二,视频信号可以直接用肉眼看到目标在图像的运动，可以更加清楚地反映了这一问题。第三,高速摄像机是更常见的光学系统,跟雷达系统 2,GPS 定位系统相比,其显得性能高而成本低。第四,在近距离跟踪,视频跟踪系统的精度、稳定性和可靠性高。因此,在我们的日常生活中,目标跟踪系统在军事和探索方面扮演者愈来愈重要的角色。1.2 国内外研究现状被称为计算机视觉领域的一个具有吸引力的和挑战性的主题目标跟踪,一直以来都让开发人员普遍关注和青睐。目标跟踪,指的是一系列的图像 3的特定目标有效地监测, 从而获取目标在图象坐标系中的形状、区域、运动参数、以及活动轨迹, 从而为接下来的图象处理和图象分析,更高一级任务的完成提供了借鉴。近年来,国内外研究目标跟踪问题越来越高的热情,许多著名国际期刊和国际会议,如 ICCV、CVPR、 ECCV 等等,并发表了大量的论文和目标跟踪相关。浙江工业大学本科毕业设计说明书（论文）21.2.1 国外研究背景军事上开始利用目标跟踪系统起源于世界上首部跟踪雷达站 SCR-284 于1937 年的成功建成。多目标跟踪的基本思想首次发布的想法在
