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基于区域相关性的全局运动视频中非刚性对象跟踪
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作者 曾承 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第10期1855-1860,共6页
提出一种适合全局运动视频中自动探测与跟踪非刚性对象的OT-GAV模型.该模型首先利用基于区域相关性的RDM算法计算相邻帧区域匹配,并结合Q学习与K-S统计法优化匹配结果,获得较为精确的区域运动向量.然后,利用前景和背景存在的运动形态差... 提出一种适合全局运动视频中自动探测与跟踪非刚性对象的OT-GAV模型.该模型首先利用基于区域相关性的RDM算法计算相邻帧区域匹配,并结合Q学习与K-S统计法优化匹配结果,获得较为精确的区域运动向量.然后,利用前景和背景存在的运动形态差异,区域动态纹理一致性及对象运动过程中保持区域完整性的特点,逐步实现前景对象区域的探测与合并.实验证明,本模型及其相关算法可在室内和室外环境下,自动探测前景关注对象,获得其较为精确的边缘信息,并实施有效的跟踪.同时,该模型还能够解决对象跟踪过程中的"空洞"问题. 展开更多
关键词 ot-gav 区域相关性 RDM算法 K-S统计 动态纹理
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