靜態(tài)場景下多運動目標檢測與跟蹤.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著數(shù)字攝像機的普及,運動目標的檢測與跟蹤逐漸成為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。但由于復(fù)雜的背景、多樣的目標外觀、運動方式以及多目標之間的相互遮擋,使得運動目標檢測與跟蹤技術(shù)仍面臨著許多具有挑戰(zhàn)性的問題,有待進一步地研究。本文對靜態(tài)場景下的多運動目標檢測與跟蹤技術(shù)進行了研究。主要工作如下:
　　1、目標檢測方面,提出了VIBE與HOG特征分類相結(jié)合的多運動目標檢測算法。首先,通過VIBE算法獲取到目標的可能區(qū)域。然后,通過基于HOG特

2、征的SVM分類器對目標進行精確的分割。實驗結(jié)果表明,本算法能夠有效的解決VIBE算法無法解決的目標陰影及目標粘連問題,并且無論在算法耗時還是檢測準確率方面都要優(yōu)于HOG特征分類檢測算法。具有良好的魯棒性,能夠準確地檢測出運動目標。
　　2、目標跟蹤方面,將多運動目標跟蹤問題轉(zhuǎn)換成運動目標檢測與分類匹配問題,提出了基于檢測與分類的多運動目標跟蹤算法。主要創(chuàng)新工作包括以下三點:1)通過檢測有效的解決了多運動目標跟蹤中目標合并、分裂的難

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