畢設(shè)-基于dsp的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn)-外文文獻(xiàn)翻譯-fast_object_tracking_using_adaptive_block(參考版)
2024-11-18 19:45本頁面
【正文】 Vanderhye, PrairieComm, Teledyne Systems, Touchtunes Music, Xcelera, and 24/7 Media. His current research interests are in multimedia munication works, multimedia pression, storage, and retrieval, signal, image, and video processing, image analysis and puter vision, and pattern recognition and medical imaging. Dr. Schonfeld served as an Associate Editor for the IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING and the IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING. He was a member of the anizing mittees of the IEEE International Conference on Image Processing and the IEEE Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing. He was the plenary speaker at the INPT/ASME International 北京理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 國外文獻(xiàn)翻譯 17 Conference on Communications, Signals, and Systems. 。 Richardson, IBM, Jones Day, Latham amp。這一方面仍需 北京理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 國外文獻(xiàn)翻譯 14 進(jìn)一步研究。這種做法，也正被考慮用以將來的研究。依靠仿射模型和處理的改進(jìn)可以糾正預(yù)測偏差。但是這種算法對(duì)實(shí)際中很小的目標(biāo)的跟蹤效果不理想，正在進(jìn)一步研究和改進(jìn)。因?yàn)槟繕?biāo)掩膜被修改以照顧遮擋和遮擋恢復(fù) ，目標(biāo)可 以準(zhǔn)確地被跟蹤一個(gè)較長的時(shí)間，而不需要重新初始化 /重新分割。遮擋和遮擋恢復(fù)被看做是對(duì)立的問題。這種辦法可以運(yùn)用并行處理器，因此適合于實(shí)時(shí)處理。 V. 討論 在這篇文章中，我們提出了一個(gè)簡單的跟蹤算法，避免了除開初始幀中的目標(biāo)部分的圖像分割。在這種情況下，因?yàn)槲覀冇幸粋€(gè)強(qiáng)大的膚色模型，所以初始化差不多完美的。我們其實(shí)只想跟蹤畫畫的手。在圖 .12 和圖 .13 中，顯示的是對(duì)手的視頻序列的跟蹤結(jié)果。自動(dòng)初始化能在背景穩(wěn)定的情況下正常工作。我們正在進(jìn)一步研究這個(gè)問題。我們也有一個(gè) C 編寫的程序，它根據(jù)所跟蹤目標(biāo)的尺寸大小每秒處理 410 幀。所有算法在 MATLAB 上實(shí)現(xiàn) 。因此與基于區(qū)域的方法比較，被跟蹤目標(biāo)的邊界不是很準(zhǔn)確。為了成功的跟蹤手，采用遵循遮擋 /遮擋恢復(fù)分類的自適應(yīng) K均 北京理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 國外文獻(xiàn)翻譯 13 值聚類是必要的。 對(duì)于這個(gè)例子目標(biāo)跟蹤優(yōu)于基于區(qū)域的方法。 圖 .9 顯示了遮擋 /遮擋恢復(fù)的相關(guān)算法對(duì)于向前運(yùn)動(dòng)和向后運(yùn)動(dòng)的輸出。 1 ）用格分類運(yùn)算提取目標(biāo) [ 6 ] ,[ 7 ] 。給出了一張不同的方法的計(jì)算時(shí)間表。這在一定程度上處理非剛性目標(biāo)。塊匹配算法依賴對(duì)平移模式，而且通常是不適合非剛性物體。 北京理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 國外文獻(xiàn)翻譯 11 圖 .8 遮擋和遮擋恢復(fù)的檢測 圖 .9 帶有遮擋 /遮擋恢復(fù)檢測的人體跟蹤 圖 .7 遮擋恢復(fù)的檢測和融合 圖 .8 說明了遮擋檢測算法的效果。而應(yīng)用我們的方法遮擋恢復(fù)部分被檢測出來并與相符的目標(biāo)融合。 C. 遮擋檢測和遮擋恢復(fù)檢測 圖 .7 顯示了前一節(jié)所述的遮擋恢復(fù)檢測的效果。放緩跟蹤處理能夠長時(shí)間準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)。在游魚序列， 110 幀以前的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)都非常遲緩。對(duì)于跳幀的目標(biāo)輪廓可以內(nèi)插。與基于區(qū)域的方法相比較的情況如圖 .5。 4 顯示了提取包含在眾多干擾項(xiàng)中的視頻目標(biāo)。 A. 視頻序列 在序列（工人）中，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)不是始終如一的，因此當(dāng)觀察到有意義的運(yùn)動(dòng)時(shí)跟蹤會(huì)放緩。 計(jì)算一幀所需的時(shí)間 已經(jīng)與其他兩個(gè) 基于區(qū)域的 的跟蹤辦法 進(jìn)行了比較 。所提出的方法 （即目標(biāo)跟蹤可以被認(rèn)為是許多基于跟蹤技術(shù)的區(qū)域的集合） 已被文獻(xiàn)報(bào)道。遮擋檢測算法可以同理得出因此在這里省略。根據(jù) 0NkobjQ? 來更新目標(biāo)掩膜。 B）相似性測試：以下的相似性測試是針對(duì)所有未覆蓋區(qū)域：令 iobjMV代表未 覆蓋區(qū)域 thj 中的前向運(yùn)動(dòng)矢量， iobjMV代表目標(biāo) thi 的運(yùn)動(dòng)集群的中心。因此，計(jì)算每一 北京理工大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 國外文獻(xiàn)翻譯 9 個(gè)塊在掩膜中的像素點(diǎn)數(shù)目，得到聚類的加權(quán)采樣 }. . . . . .,{) } ,) . . . . . . (,)(,{( 212211 MMM nnndydxdydxdydx 如 ),( ii dydx 代表帶宏的運(yùn)動(dòng)矢量， in 是指處于0_Nk objnewP?中的宏塊所包含的像素， M則是指在全部或部分在0_Nk objnewP?中的宏塊數(shù)目。這些塊矢量會(huì)被聚類。這些區(qū)域中的被覆蓋部分應(yīng)為運(yùn)動(dòng)矢量不準(zhǔn)確而被移除，因此可能在聚類的時(shí)候?qū)е洛e(cuò)誤。 圖 .4 提取目標(biāo)（工人） 圖 .5 提取目標(biāo)（車內(nèi)男子） 運(yùn)動(dòng)矢量聚類：刪除 0NkobjP? 所涵蓋的區(qū)域，形成一個(gè)新的掩膜 0_Nk objnewP? 。 估計(jì)未覆蓋區(qū)域平均運(yùn)動(dòng)向量的一致 性。 ?屬于目標(biāo)的未覆蓋區(qū)域應(yīng)該具有和目標(biāo)相似的特性 。 在分類的第二個(gè)階段 ，運(yùn)動(dòng) 被用來作為標(biāo)準(zhǔn) 。 2 ）區(qū)域分類：如前所述， 未遮擋區(qū)域不符合實(shí)際中的 遮擋恢復(fù) s 。 為了估計(jì)這些區(qū)域，當(dāng)前幀 ( 0Nk? )會(huì)用第 k 幀來進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償 。目標(biāo)輪廓已經(jīng)用運(yùn)動(dòng)矢量預(yù)測，所用公式為0NkobjP?。在此二元性的基礎(chǔ)上，執(zhí)行遮擋恢復(fù)檢測的算法可以被公式化，做些合適的修改就可以用來檢測遮擋。在案件 遮擋恢復(fù) (遮擋 ) ， 具有目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性的的未遮擋（遮擋）區(qū)域 中與目標(biāo)相似（但彼此不同）。 遮擋和恢復(fù)被看作是雙重的事件。 很明顯需要進(jìn)一步的分類來找出實(shí)際中的未覆蓋區(qū)域
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