视频监控中的多目标识别匹配与跟踪算法优化

网络技术-网络监控-视频监控系统中的运动目标识别匹配及跟踪算法研究.pdf文档深入探讨了视频监控系统中的关键问题，特别是在运动目标检测、分类、遮挡处理和多目标跟踪等方面的技术挑战。随着视频监控的广泛应用，对于实时、准确地处理复杂场景中的目标识别变得至关重要。 首先，针对视频图像中存在多种运动目标的情况，论文提出了一种基于随机森林的目标分类识别算法。传统的单一分类方法往往受限于特定目标的处理，无法满足视频监控系统对多类别目标行为理解的需求。作者采用高效的运动目标特征提取方法，结合随机森林模型，实现多类别目标的联合学习和分类，显著降低了训练和检测的时间，提高了算法的鲁棒性和实时性能，特别适用于行人和车辆等目标的识别。 其次，论文针对图像块匹配和图像检索中的相似点匹配问题，提出了高效图像块描绘算子算法和姿态空间量化算法。通过计算不同仿射变换下参考图像的平均块，论文消除了视角变化、尺度变化和光照影响，同时利用离散余弦变换替代传统方法，构建了一个更快速、稳定的图像描绘子。为了优化姿态空间的量化，作者设计了仿射参数量化策略，根据球面纬度的不同调整经度的量化精度，从而减小了描绘算子的维数，加快了匹配速度。 最后，针对目标遮挡这一常见问题，论文提出了一种融合颜色和形状特征的遮挡处理算法。通过对目标对象的颜色和形状特征进行有效融合，即使在目标间存在重叠路径和遮挡的情况下，也能保持跟踪的稳定性和准确性。这种融合策略有助于提高视频监控系统的整体性能，确保在复杂环境中对目标进行连续跟踪。 这篇论文通过一系列创新算法，提升了视频监控系统在多目标识别、匹配和遮挡处理上的性能，为实际应用提供了有价值的解决方案，具有很高的实用价值和理论研究价值。