版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、目標物體跟蹤是計算機視覺領域中的一個重要研究問題,而行人跟蹤是目標跟蹤領域的一個重要分支,它被廣泛地應用于場景監(jiān)控、人機交互、先進車輛技術等眾多領域。盡管現(xiàn)有的跟蹤方法已經(jīng)取得了較好的跟蹤效果,行人跟蹤依然是頗具挑戰(zhàn)性的課題。首先,現(xiàn)有的跟蹤方法難以同時取得較高的跟蹤準確率和跟蹤效率。其次,現(xiàn)有的行人跟蹤數(shù)據(jù)庫大部分都以矩形框的形式給出行人的位置和大小,導致框內(nèi)包含大量的背景像素點信息,這些背景像素點會對目標行人的特征建模造成干擾。最后
2、,行人跟蹤不同于一般物體的跟蹤,行人在行走過程中的形狀和姿態(tài)會不停地變化,而且同一場景中不同行人之間僅用常見的灰度特征會難以區(qū)分。這些困難都導致現(xiàn)有的跟蹤方法對目標行人的跟蹤不魯棒。
本文介紹了目標物體跟蹤和檢測方法的研究和發(fā)展狀況,并針對現(xiàn)有方法對行人跟蹤這一特定目標的不足,在以下方面做了一些創(chuàng)新性工作:第一,在經(jīng)典的Tracking-Learning-Detection跟蹤方法上,對表示目標行人的局部二值模板特征進行改進,
3、替換為H-S直方圖特征,增強了行人姿態(tài)變化下的跟蹤魯棒性。同時,在行人外觀模型的建立過程中引入顯著區(qū)域檢測,顯著地降低了行人框內(nèi)背景像素點/局外點的干擾,從而極大地提高了跟蹤框架中檢測模塊的準確度。第二,在H-S直方圖特征的基礎上,結合彩色特征的空間統(tǒng)計分布特性,進一步提高跟蹤框架中行人外觀模型的準確度。該彩色特征刻畫了行人身體部位的空間位置特性,并包含了 RGB、normRGB、HSV和Lab彩色空間的3維彩色直方圖信息,使跟蹤框架中
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 視頻監(jiān)控中的行人檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 行人視頻檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 視頻行人檢測與跟蹤的方法研究.pdf
- 基于車載視頻的行人檢測與跟蹤算法研究與實現(xiàn).pdf
- 智能視頻監(jiān)控中的行人檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 基于視頻的行人檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 基于車載視頻的車輛目標跟蹤方法研究.pdf
- 智能視頻監(jiān)控中的行人跟蹤算法研究.pdf
- 智能視頻監(jiān)控中行人的檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 基于車載視頻的實際車輛檢測跟蹤方法研究.pdf
- 車載視頻圖像中運動目標的識別與跟蹤方法研究.pdf
- 監(jiān)控視頻中的行人與車輛的在線跟蹤.pdf
- 視頻監(jiān)控中的行人統(tǒng)計方法研究.pdf
- 車載視頻監(jiān)控中基于乘客檢測和跟蹤的客流計數(shù)方法.pdf
- 智能視頻監(jiān)控中的行人檢測與跟蹤算法研究.pdf
- 基于紅外視頻序列的行人目標檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 基于視頻檢測與跟蹤的行人計數(shù)研究.pdf
- 視頻監(jiān)控的行人跟蹤與辨識.pdf
- 車載紅外圖像的行人檢測與跟蹤技術.pdf
- 基于車載視頻的行人分割算法的研究與實現(xiàn).pdf
評論
0/150
提交評論