本文關(guān)鍵詞：基于光流法的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法

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【摘要】：選用Harris角點(diǎn)作為跟蹤對象,將尺度空間引入角點(diǎn)檢測,提取特征尺度上的Harris角點(diǎn),并進(jìn)行曲率非極大值抑制,濾除"偽角點(diǎn)",提高角點(diǎn)檢測對尺度變化的抗擾能力.跟蹤算法選用結(jié)合圖像金字塔的光流法,迭代計(jì)算光流,并提出基于光流誤差的跟蹤算法,即用不同時間流的運(yùn)動軌跡在同一幀圖像的誤差來衡量運(yùn)動跟蹤情況,避免跟蹤點(diǎn)因被遮擋、消失或者紋理特征發(fā)生變化而導(dǎo)致跟蹤失敗.通過對不同視頻圖像進(jìn)行檢測的結(jié)果證明基于改進(jìn)的角點(diǎn)提取和圖像金字塔的光流法具有良好的跟蹤效果,引入光流誤差可以有效地濾除跟蹤失敗的特征點(diǎn),準(zhǔn)確估計(jì)運(yùn)動目標(biāo)的位置.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)跟蹤 角點(diǎn) 特征尺度 光流法 圖像金字塔
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201054)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 高性能計(jì)算機(jī)的普及、高性價比攝像頭的廣泛使用以及對智能視頻分析日益增長的需求,許多性能優(yōu)異的跟蹤算法不斷涌現(xiàn).智能視頻分析主要包括三個方面:運(yùn)動目標(biāo)檢測、圖像序列中的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤以及目標(biāo)行為的認(rèn)知分析[1].運(yùn)動物體有多種局部特征可以用來進(jìn)行跟蹤,常用的特征包括

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 韓雷;王洪慶;林隱靜;;光流法在強(qiáng)對流天氣臨近預(yù)報中的應(yīng)用[J];北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年05期

2 龔大墉;汪治華;楊數(shù)強(qiáng);劉巖;;基于目標(biāo)的局部約束光流分析[J];重慶工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年07期

3 嚴(yán)強(qiáng);黃增喜;曹麗萍;黃蓉剛;;光流法在機(jī)車安全行駛中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年04期

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5 張永亮;盧煥章;賀興華;謝耀華;;基于光流預(yù)測的直線對應(yīng)算法[J];信號處理;2010年05期

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7 王，

本文編號：712275