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視頻跟蹤學(xué)習(xí)內(nèi)容總結(jié)2011-4-7數(shù)字視頻跟蹤技術(shù)的理論前提圖像的顏色空間(如何選擇?)——HSV顏色空間AVI視頻文件的結(jié)構(gòu)(分割方法?)和讀取——兩類windowsAPI函數(shù):對(duì)AVI文件進(jìn)行操作;對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行操作(數(shù)據(jù)是否壓縮過(guò)?)BMP文件(文件格式)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)等——保存為BMP格式(結(jié)構(gòu)?圖像數(shù)據(jù)矩陣的特點(diǎn)?)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)/分割方法背景減除法(BackgroundSubtraction)——背景模型如Kalman濾波(基于預(yù)測(cè))、混合高斯模型(基于統(tǒng)計(jì))等。幀間差分(TemporalDifference)光流法(OpticalFlow):利用光流場(chǎng)基于輪廓的跟蹤算法其他方法:EM(ExpectationMaximization)算法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的場(chǎng)景變化檢測(cè)算法傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法算法的主要優(yōu)點(diǎn)算法的不足之處背景減除法一般能夠提供最完全的特征數(shù)據(jù)對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化(如光照和外來(lái)無(wú)關(guān)事件的干擾等)特別敏感幀間差分法對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性一般不能完全提取出所有相關(guān)的特征像素點(diǎn),在運(yùn)動(dòng)實(shí)體內(nèi)部易產(chǎn)生空洞。光流法存在攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)時(shí)也能檢測(cè)出獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)大多數(shù)的光流計(jì)算方法相當(dāng)復(fù)雜,且抗噪性能差傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法研究趨勢(shì)針對(duì)性改進(jìn)(動(dòng)態(tài)背景更新、減少光流場(chǎng)的計(jì)算量);研究新的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法(基于顏色的分割方法、各種背景統(tǒng)計(jì)模型、基于知識(shí)的目標(biāo)分割方法等);融合多種運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法的綜合判決方式,如Kim算法即幀差法與背景相減法結(jié)合)?!顖D像序列跟蹤算法(按所用圖像信息分類)基于邊緣基于背景估計(jì)——分塊背景估計(jì)法基于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì):光流法OFE、塊匹配BMA及貝葉斯最大后驗(yàn)概率MAP模型基于團(tuán)塊Blob(圖像分割)基于模板匹配(區(qū)域跟蹤)<hot>基于主動(dòng)輪廓線/Snake模型基于多攝像機(jī)(3D模型)目標(biāo)跟蹤的新算法粒子濾波算法CamShift算法(基于MeanShift的改進(jìn))Blob分析SIFT尺度不變特征變換Kalman預(yù)估法基于分類器訓(xùn)練的特征匹配法評(píng)價(jià)指標(biāo):跟蹤的精確度、算法的復(fù)雜度及實(shí)時(shí)性。常用的兩類目標(biāo)模型基于目標(biāo)的輪廓特征——精度較高,計(jì)算復(fù)雜,且抗干擾性差基于目標(biāo)的顏色特征——魯棒性強(qiáng),抗噪性強(qiáng),且具有良好的抗遮擋性?,F(xiàn)有的模板匹配算法固定模板法①歸一化互相關(guān)法NCC②差的平方和相關(guān)法SSD③差的絕對(duì)值和相關(guān)法SAD可變模板法:適時(shí)更新模板(對(duì)目標(biāo)位置做出預(yù)測(cè))——預(yù)測(cè)器的選擇?線性/平方/綜合逼近基于模板匹配的算法的3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)①圖像特征表示(特征提?。谙嗨贫戎笜?biāo)計(jì)算——常用的相似度指標(biāo)——如何評(píng)價(jià)相似度指標(biāo)匹配性能?Model?③目標(biāo)搜索算法圖像跟蹤過(guò)程:匹配→修正→預(yù)測(cè)eg1.足球視頻(體育視頻)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè):1)改進(jìn)的K均值聚類算法(分割區(qū)域)2)Hough變換(提

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