基于背景差分與Mean Shift的運動目標(biāo)檢測與跟蹤.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、運動目標(biāo)的檢測與跟蹤是計算機視覺的核心問題,它融合了圖像處理、模式識別以及人工智能等多領(lǐng)域的技術(shù),在視頻編碼、智能監(jiān)控、視頻分析以及軍事等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,是目前研究的熱點問題之一。實踐表明目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)還遠未成熟,要開發(fā)出真正魯棒、實用的檢測與跟蹤系統(tǒng)還需要更為魯棒的算法,為此,本文著重從以下三個方面進行研究和探討。
  首先,針對傳統(tǒng)混合高斯分布模型計算量大的問題,提出像素點分類建模算法。對處于單模態(tài)的像素點使用單高斯分

2、布模型建模,對處于多模態(tài)的像素點使用混合高斯分布模型建模,基于不同問題分類處理,提高了系統(tǒng)的實時性。
  其次,針對Mean Shift算法提取目標(biāo)特征易受背景像素影響的問題,提出背景相似度算法來降低背景像素的權(quán)值,優(yōu)化目標(biāo)特征的提取。同時,引入邊緣檢測算法提取目標(biāo)的尺度,解決Mean Shift算法無法適應(yīng)目標(biāo)尺度變化的問題,并給出了目標(biāo)模板更新策略。
  然后,針對Mean Shift算法不能適應(yīng)目標(biāo)運動速度過快或受到大

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