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文檔簡介
1、隨著安卓、蘋果等系統(tǒng)的移動設(shè)備迅速普及,以及Windows Phone的不斷發(fā)展,人們的數(shù)碼移動設(shè)備越來越多,性能也越來越高,人們對新的交互方式的需求也在不斷增加,基于移動設(shè)備的交互式系統(tǒng)研究也越來越廣泛。因此,對于移動設(shè)備中運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的研究也越來越有意義與價值。對此,本文重點(diǎn)研究了基于Android移動設(shè)備的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn),并對系統(tǒng)中用到的相關(guān)算法進(jìn)行了詳細(xì)分析。
首先,介紹了目標(biāo)跟蹤在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀、An
2、droid系統(tǒng)框架、開放計算機(jī)視覺庫OpenCV等相關(guān)理論技術(shù)基礎(chǔ)。
第二,分析了靜止背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法、目標(biāo)跟蹤算法,在Linux平臺下對相關(guān)算法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn),并對相關(guān)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。
第三,進(jìn)行了Android平臺中跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計,其設(shè)計目標(biāo)為能夠?qū)崿F(xiàn)對單個運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤。
第四,在對跟蹤系統(tǒng)中的相關(guān)算法研究設(shè)計中,本文提出一種基于傳統(tǒng)Surendra算法的改進(jìn)算法,并將其作為系統(tǒng)
3、的目標(biāo)檢測算法;針對 Camshift算法在復(fù)雜背景等干擾因素影響下跟蹤效果不佳的問題,本文采用 Kalman濾波與Camshift算法相結(jié)合的方式來優(yōu)化跟蹤算法,并將其用于系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤。
最后,依據(jù)系統(tǒng)的設(shè)計,通過編寫代碼的方式來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),并對本文的改進(jìn)算法效果以及整個系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)效果進(jìn)行了測試分析。
本工程是對Android移動設(shè)備中新的交互方式的一種創(chuàng)新設(shè)計與實(shí)現(xiàn),并且在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的過程中對既有的運(yùn)動目標(biāo)
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