视频前景区域运动目标姿态识别仿真

由于运动目标容易受到遮挡,导致识别效果不理想,提出视频前景区域运动目标姿态识别方法。采用金字塔变换对视频图像展开采样处理,通过Vibe前景检测算法完成视频的前景检测,同时在检测过程中消除了视频鬼影,提高了目标跟踪精度;采用mean-shift目标跟踪方法在视频前景区域中跟踪运动目标,提取运动目标的姿态特征,将其输入支持向量机决策函数中,完成运动目标的姿态识别。仿真结果表明,所提方法具有较高的跟踪精度和跟踪效率,且姿态识别准确率高。

一种实时的鱼类轨迹跟踪算法

鱼类行为学数据是鱼类研究的基础信息。计算机视觉技术是提取鱼类行为学数据的重要途径之一。文中提出了一种基于前景检测跟踪鱼类游动轨迹的方法,使用VIBE前景检测的方法将鱼类与背景区分开,再用区域搜索的方法得到鱼类游动轨迹。实验得到了鱼的游动轨迹。通过测试15000帧的视频,204帧丢失,丢失率1.36%。目标丢失后该方法能够快速找回。该方法准确稳定,可作为鱼类研究的基础数据提取手段。