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精确的运动目标检测是许多视频分析技术的前提。提出了一种基于背景减除的运动目标检测算法,该算法利用尺度不变三值模式(SILTP)进行纹理特征变换,并对视频序列的第一帧进行快速的背景模型初始化。对于背景模型的建立,直接采用SILTP纹理特征值,而不是计算其像素分布。最后结合像素的空间信息,采用随机替代的策略来更新背景模型。在wallflower测试集上的测试结果表明,与其他算法相比,该算法在满足实时性的基础上具有很好的检测效果,特别是在阴影的去除及光照的突变上有很好的鲁棒性。 相似文献
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分层关联的多目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
检测跟踪(Tracking by detection)是近年来多目标跟踪领域的一个主要研究方向。遵循检测跟踪框架,提出一种基于分层关联的全局性的数据关联算法。首先利用目标检测器在整个视频上检测目标,得到检测响应;然后利用广义最小团图在视频片段中对检测响应进行数据关联,得到轨迹片段;最后再在整个视频中对轨迹片段进行分层关联,得到最终的轨迹。在公共数据集上的测试结果表明,该算法能够有效地对多个目标进行数据关联,具有较强的处理遮挡能力。 相似文献
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