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为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF(gradient vectorflow)-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM(Gaussian mixture model)建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域. 相似文献
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H.264/AVC视频编码标准采用多模式编码技术虽显著提高了编码效率,但由于该技术计算复杂度极高,因此为了降低计算复杂度,提出了一种计算复杂度可调的快速模式选择算法。该算法依据编码模式的特点和最佳模式分布规律,利用运动活性及已测试模式所得残差的量化系数来预测尚未测试模式的编码性能,并略过不必要测试的模式,通过选择恰当的阈值即可实现计算复杂度的调整。实验表明,与全模式选择算法相比,采用该算法编码速度可以提高2~4倍,而且重建质量和编码效率损失极小。 相似文献
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为了更好地适应网络及终端的多样性,本文针对基于H.264的可伸缩编码,提出了一种基于运动区域的自适应可伸缩编码的优化方案.该方案根据基本层的运动信息及编码模式自动提取图像的运动感兴趣区域,并以独立片的形式对其进行时间,空间和质量上的可伸缩编码,实现选择性增强.实验结果表明,该方案不仅能大幅降低编码复杂度,而且使增强层码流集中包含运动区域信息,从而提高运动区域的重建质量及整幅图像的主观质量. 相似文献
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针对目前人体检测算法存在不能检测多角度人体目标以及实时性差等问题,提出了一种在静态图像中实时检测任意角度人体目标的算法。该算法分别利用目标颜色和轮廓两类特征构造两种检测器。颜色检测器首先进行基于面部肤色和头部发色的彩色分割,然后引入积分图像算法快速提取分割后的图像头部目标区域。轮廓检测器利用头肩轮廓形状的稳健性,用参数化变形模板对头肩轮廓建模,该模板由两个存在几何尺度和位置约束的椭圆构成,再定义两个不同计算复杂度的模板匹配策略对人体头肩部分进行分级检测。最后利用上述两种检测器构建一个级联检测系统,级联检测结构大大提高了算法的速度,使算法可以对分辨率为352×288的图像做30 fps的实时检测,实验结果表明,该算法是切实有效的。 相似文献
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