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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是視頻監(jiān)控領(lǐng)域里的一項(xiàng)重要工作,被廣泛應(yīng)用于智能視頻瀏覽,圖像編碼,交通管理,銀行監(jiān)控等領(lǐng)域。通過完善和改進(jìn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法,尤其解決遮擋問題,可進(jìn)一步提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平,有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤。
本文主要研究了基于多特征融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法,目前,提出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的方法很多,每種方法都有各自的缺點(diǎn)和不足。本文采用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)分割與目標(biāo)分塊匹配的方法相結(jié)合,重點(diǎn)解決在多目標(biāo)情
2、況下,發(fā)生靜態(tài)遮擋與彼此遮擋以及不同光線條件下的目標(biāo)分割與跟蹤問題。
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割的效果對(duì)進(jìn)一步的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤會(huì)帶來關(guān)鍵性的影響,因此選取一個(gè)好的分割方法非常重要,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割方面,本文提出一種基于自適應(yīng)權(quán)值的區(qū)域馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)分割的方法,該方法利用了相鄰像素區(qū)域的空間相關(guān)性,自適應(yīng)更新系統(tǒng)能量函數(shù)中的參數(shù)β,可以更準(zhǔn)確的分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)[1],馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型是基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)與Gibbs分布的等效性,在圖
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