圖形跟蹤與卡爾曼濾波-文庫吧
2025-04-14 05:36 本頁面
【正文】 22222 )( ???????? ? ? ??? 0))(( 222 ????? yxx fffuu?0))(( 222 ????? yxy fffvv?一、圖形的邊緣定位 2. GVF（梯度矢量流） ? 對上述兩公式進行整理并引入 ut和 vt，從而得到 其中 ),(),(),(),(),( 12 yxctyxuyxbtyxutyxu t ???? ?),(),(),(),(),( 22 yxctyxvyxbtyxvtyxv t ???? ?22 ),(),(),( yxfyxfyxb yx ??),(),(),(1 yxfyxbyxc x?),(),(),(2 yxfyxbyxc y?一、圖形的邊緣定位 2. GVF（梯度矢量流） ? 繼而得到 GVF的解決方案： 其中 ， tcuuuuuutbujinjinjinjinjinjinjijinji???????????????1,1,11,1,1,)4()1( ?tcvvvvvvtbvjinjinjinjinjinjinjijinji???????????????2,1,11,1,1,)4()1( ?yxt???? ???4yxt ????二、圖象的動態(tài)跟蹤 1. AAM（主動外觀模型） ? AAM可實現(xiàn)可變形模板模型（幾乎）實時的目標跟蹤 。它將平面形狀作為一個有限的地標集來處理，用于單一 N點形狀的表示是： 下面利用協(xié)方差矩陣的特征向量 的線性組合 引入平均形狀 得到下式： Tnn yyyxxx ],. . . ,. . . ,[x 2121?S?xSbSS bxx ???二、圖象的動態(tài)跟蹤 1. AAM（主動外觀模型） ? 接下來我們引入質地方案，即“整個對象的像素強度的問題（如合適的標準化后有所必要 ）” ，那么對于 m個樣本可以這樣描述： 同樣有 Tmggg ],. . . ,[g 21?gg bgg ???二、圖象的動態(tài)跟蹤 1. AAM（主動外觀模型） ? 有了上述知識基礎，
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