應用粒子群演算法追蹤移動物體之研究

Research of a Particle Swarm Optimization Approach for Object Tracking

劉權耀(Chuan-Yao Liu)

指導教授 ： 徐培倫

健行科技大學/電資學院/電子工程所/碩士(2010年)

https://doi.org/10.6824/UCH.2010.00041

摘要

在保全系統的應用中，一個能夠自動監視及追蹤物體之系統，扮演了一個相當重要的角色。如何達到即時監視及追蹤移動的物體；例如，人、動物、車輛等，是影像處理中重要的研究課題。 本論文發展一套監視追蹤系統，主要利用背景相減法偵測移動物體，透過混合式高斯分佈模型建立一個適應性的背景，並利用移動像素偵測來決定前景像素。然後，透過前景像素的色彩及形狀去構建一個前景物件，並利用前景物件的特徵值比對，使用粒子群演算法尋找偵測物件的中心點位置，以提昇比對的正確性，達到物體追蹤之目的。 透過不同環境下之實驗設計，我們的雛型系統能夠較為準確的追蹤移動物件。

關鍵字

粒子群演算法 ； 影像偵測 ； 影像追蹤

並列摘要

Applications in the security system, automatically monitoring and tracking an object of the system, is a very important role. How to achieve real-time monitoring and tracking moving objects; such as, people, animals, vehicles, etc., is an important image processing research topic. In this thesis, the development of a monitoring and tracking system, mainly using background subtraction to detect moving image point, through a mixed-type Gaussian distribution model establishes a background of adaptation and use to determine the prospects for moving pixel detection pixels. Then, through the prospect of pixel color and shape to build a foreground object, and characteristics of the object using the value of future comparison, using the particle swarm optimization to find more precise center of mobile objects to achieve object tracking purposes. Through experimental designs and observations in different environments, our prototype system can track moving objects more accurately and effectively.

並列關鍵字

Particle Swarm Optimization ； Motion Detection ； Object Tracking

參考文獻

1. 王俊凱，”基於改良式適應性背景相減法與多重影像特徵比對法之多功能即時視覺追蹤系統之設計與實現”，國立成功大學，碩士論文，民國九十三年六月。

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3. 宋炫慶，”基於粒子濾波技術的多個移動物體之即時視覺偵測與追蹤”，國立台灣科技大學，碩士論文，民國九十四年七月。

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5. 徐培倫，劉權耀，「應用粒子群演算法追蹤移動物體之研究」，2010電腦視覺、影像處理與資訊技術研討會，275~282頁，清雲科技大學，民國九十九年六月九日。