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1、隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,視覺跟蹤技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用,基于視覺的人機(jī)交互技術(shù)是人工智能、機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域近年來的研究熱點(diǎn)?;谝曈X跟蹤的人機(jī)交互技術(shù)也出現(xiàn)了很多新的方法,但是其中很多方法只能處理簡(jiǎn)單背景下的跟蹤交互,不理想的跟蹤結(jié)果嚴(yán)重影響了人機(jī)交互過程,易出現(xiàn)延遲、目標(biāo)丟失等問題。目前,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下視覺跟蹤交互是一種研究趨勢(shì),對(duì)人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展也起到了重要作用。因此,開展基于視覺跟蹤的人機(jī)交互技術(shù)研究具有重要意義。
本
2、文針對(duì)視覺算法改進(jìn)和人機(jī)交互平臺(tái)構(gòu)建進(jìn)行了以科普展品為背景的關(guān)鍵技術(shù)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。首先,在視頻對(duì)象分割算法設(shè)計(jì)方面有三方面的改進(jìn):第一,在對(duì)視覺交互特點(diǎn)進(jìn)行全面分析的基礎(chǔ)上,采用幀間差分方法獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)交互;第二,鑒于幀間差分方法分割效果不理想,本文在水平集分割方法中引入內(nèi)部約束能量項(xiàng)和局部自適應(yīng)能量函數(shù),解決了重新初始化的問題,提高了水平集方法的適應(yīng)性;第三,針對(duì)視覺交互圖像干擾性強(qiáng),輪廓模糊,易造成目標(biāo)邊緣分割不清楚
3、和過分割的問題,提出了基于信息融合的水平集分割方法,克服了傳統(tǒng)方法漏分割和過分割的缺點(diǎn),獲得良好的分割效果。其次,在跟蹤算法設(shè)計(jì)方面有兩方面的改進(jìn):第一,針對(duì)TLD(Tracking Learning Detecting)算法中跟蹤器采用的LK光流法無法捕捉較大運(yùn)動(dòng)問題,本文采用金字塔光流法,實(shí)現(xiàn)了較大運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)跟蹤;第二,針對(duì)隨機(jī)森林無法進(jìn)行隨機(jī)分裂問題,本文采用極端隨機(jī)森林方法的思想,引入混合樣本比,構(gòu)成極端隨機(jī)森林在線學(xué)習(xí)模型,提
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