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视频序列中对特定活动目标跟踪算法研究

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毕业论文范文题目:视频序列中对特定活动目标跟踪算法研究,论文范文关键词:视频序列中对特定活动目标跟踪算法研究
视频序列中对特定活动目标跟踪算法研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:基于特定活动目标(对象)的视频跟踪(OBVT)产生于20世纪80年代。活动目标检测跟踪的目标是从序列图像中提取活动信息检测跟跟踪活动目标。它是图像处理与机器视觉范畴一个非常重要的技巧。在机器人导航,智能监督体系,医学图像分析以及视频图像紧缩跟传输等范畴都有广泛的利用。序列图像跟视频中存在的丰富的原始数据,相邻帧间的强相干性以及时域动态时变模式(本文此处忽略..)等在很大程度上使得对活动目标进行较好地检测,宰割跟辨认成为可能。活动目标检测是指从视频流中实时地提取目标信息。而活动目标跟踪则是指对目标进行持续的检测并断定其活动轨迹。本文提出一种基于背景统计模型的活动目标检测算法,该算法以马里兰大学(MarylandUniversity)Hmitaoglu跟Harwood等提出的W4体系跟帧间差分(此处忽略..)思维为基本树破目标模型,以文献[28]、[32]为基本并结合背景消减法更新模型,提出了一种改进的自适应的背景消减目标检测算法。该算法对光照存在很好的鲁棒性,同时充分利用了前景目标的信息,可能疾速在含有活动目标的前些帧中敏捷构造出背景图像,并可能进一步进步前景检测的正确率。在活动目标跟踪方面,分析了MeanShift算法的局限性,针对M(此处忽略..)eanShift算法不能跟踪疾速活动目标以及遮挡处理后果不幻想的先天不足提出了改进方法,并做了具体描述。其基本思路是由目标检测算法标记的目标关键特点区域块(Blob)结合MeanShift算法利用目标的逻辑地位关联敏捷断定目标的地位。对遮挡问题,定义了一品种似因子用于遮挡断定,并给出了遮挡问题的解决打算。算法对疾速活动的目标的跟踪(文章此处忽略..)后果良好,而且对遮挡问题也有很好的处理。本文提到的算法终极在Windows环境下,基于Intel处理器平台,用VisualStudio2005Pro得以实现。从得到的后果来看,本文改进的跟踪算法确切是可行的,基本可能满意实时监控的请求,同时对遮挡情况的处理后果明显好于个别的跟踪算法。


以上为本篇毕业论文范文视频序列中对特定活动目标跟踪算法研究的介绍部分。
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