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1.
主动轮廓线模型(蛇模型)综述   总被引:77,自引:1,他引:76       下载免费PDF全文
李培华  张田文 《软件学报》2000,11(6):751-757
在传统的计算机视觉领域,严格的各自独立的分层理论有广泛的影响.这种理论认为,底层的视觉任务的完成只能依赖于从图像本身获得的信息.Kass等人对这种模型提出了挑战,于1987年提出了称为Snake的主动轮廓线模型(active contour model).近10多年来,Snake模型在计算机视觉领域得到了广泛应用,取得了许多重要的进展.该文回顾了近10多年来Snake模型的研究、发展及应用情况,并对未来的发展方向进行了展望.  相似文献
2.
Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取   总被引:74,自引:1,他引:73       下载免费PDF全文
彭宁嵩  杨杰  刘志  张风超 《软件学报》2005,16(9):1542-1550
传统核窗宽固定的Mean-Shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运动并不影响Mean-Shift跟踪算法空间定位的准确性.在此基础上,提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法.对尺度渐大的车辆进行的跟踪实验验证了该算法的有效性.  相似文献
3.
自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法   总被引:32,自引:3,他引:29  
随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面(VOP)来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。  相似文献
4.
智能全方位视觉传感器及其应用研究   总被引:21,自引:3,他引:18  
全方位视觉传感器(ODVS,Omni-Directional Vision Sensor)是传感器网络的一种重要部件.该文研究了ODVS的设计、嵌入式Linux ODVS系统结构、ODVS视频服务器及ODVS应用系统软件的开发,详细阐述了基于ODVS的多目标自动跟踪系统的具体应用,给出了实验结果,本研究对传感器网络的高效应用有着重要的应用价值.  相似文献
5.
智能视觉监控技术研究进展   总被引:19,自引:0,他引:19  
新一代智能视觉监控技术的研究是一个极具挑战性的前沿课题,它旨在赋予监控系统观察分析场景内容的能力,实现监控的自动化和智能化,因而具有巨大的应用潜力。视觉监控系统的智能化分析过程由运动目标检测、分类、跟踪和视频内容分析等几个基本环节组成,其中视频内容分析又包括异常检测、人的身份识别以及视频内容理解描述等。本文在总结以上有关关键技术研究进展的基础上,进一步提出将超分辨率复原技术引入视觉监控领域,介绍了超分辨率复原的主要算法及其在智能视觉监控中的应用。  相似文献
6.
基于相关系数的相关跟踪算法研究   总被引:18,自引:1,他引:17  
提出了一种以相关系数作为相似度度量准则的相关跟踪算法,克服了传统的以点对点乘累加作为相似度度量准则的相关跟踪算法跟踪精度低的缺点。给出了相似性度量的快速实现方法,解决了目标跟踪的实时性要求。同时.还提出了一种新的模板更新策略,使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到较大的提高。此外,提出了跟踪失败判决策略,解决了因目标暂时消失或环境突然变化,如瞬间明暗变化,造成的成像质量差而引起的跟踪失败。试验结果表明,该相关跟踪算法减少了相关跟踪的复杂度,具有跟踪精度高和速度快的特点。目前,该算法已经应用在实时目标跟踪系统中。  相似文献
7.
Mean-Shift跟踪算法中目标模型的自适应更新   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对Mean—shift跟踪算法中的模型更新问题,提出利用目标历史模型和当前匹配位置处得到的观测模型,对目标核函数直方图进行Kalman滤波,从而对目标模型进行及时更新。在滤波过程中,通过分析滤波残差动态,调整滤波方程中的各种参数。Bhattacharyya系数被用作模型更新的准则。该系统能够有效地处理遮挡、光照变化等干扰,避免了模型的过更新。大量视频序列测试的结果表明,在场景遮挡、光照变化等因素的影响下,算法能够对目标外观以及尺度的变化进行稳健、实时和有效的跟踪。  相似文献
8.
一种基于Kalman滤波的视频对象跟踪方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
为了更加准确地预测对象的位置和运动,利用刚体运动模型导出最佳Kalman系数,通过Kalman反馈滤波器对Moscheni等人提出的视频对象分割与跟踪算法进行改进,提出了一种将离散Kalman滤波技术用于视频序列的对象跟踪方法。这种方法可用于有关场景描述的各种应用领域中,如在机器视觉的研究中,对动态场景进行分析与理解;在基于对象的视频编码中(如MPEG-4),对视频对象进行分割后,分别进行编码,从而改善编码的可分级性及编码效率。实验结果表明,采用这种方法可以有效地改善时间-空间分割和目标跟踪,有助于更好地理解动态场景,并表现出良好的鲁棒性。  相似文献
9.
固定场景下的运动检测与运动跟踪   总被引:10,自引:6,他引:4  
提出了一种检测运动物体,跟踪运动物体的方法。用混合高斯模型得到运动人体的区域,通过卡尔曼滤波对人体进行跟踪,并利用人体的颜色信息进行识别。该方法能够较好解决应用于室外的视频监视系统中的光照问题,具有较快计算速度,满足实时系统的要求。  相似文献
10.
基于多特征自适应融合的核跟踪方法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架. 利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述, 通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中. 根据各个特征子模型与当前目标及背景的相似性, 提出了一种基于 Fisher 可分性度量的权值自适应更新机制; 同时为了克服模型更新过程中的漂移, 基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略, 实现了在变化场景下的鲁棒跟踪. 基于本文所提多特征跟踪框架, 利用目标的颜色特征与 LBP (Local binary pattern) 纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法, 实验验证了本文方法的有效性.  相似文献
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