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基于先验动态形状约束的视频目标提取
被引量:
2
1
作者
唐鹏
高琳
+1 位作者
周欣
盛鹏
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期185-191,共7页
准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先...
准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先在马尔可夫随机场的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状之间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为势函数,再用图分割算法获取分割的全局最优解;同时为反映形变的时空相关性,进而提出基于先验知识的动态形状模型,用主成分分析将形状映射到低维度潜变量子空间,并对潜变量变化趋势建立自回归模型,再利用模型预测指导分割过程;最后模型参数和系统状态利用分割结果在线更新。试验表明,该算法能够适应噪声和目标外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确分割,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。
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关键词
视频监视
目标分割
动态形状模型
图分割算法
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职称材料
题名
基于先验动态形状约束的视频目标提取
被引量:
2
1
作者
唐鹏
高琳
周欣
盛鹏
机构
四川大学视觉合成图形图象技术国防重点学科实验室
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期185-191,共7页
基金
国家自然科学基金民航联合基金重点(60736046)
国家自然科学基金(60705005)
+1 种基金
国家教育部博士点基金(20070610031)
国家科技部科技型中小企业技术创新基金(03C26225100257)资助项目
文摘
准确的目标提取是机器视觉系统中的基础和关键步骤。然而诸如边界模糊、背景杂乱、目标被部分遮挡等复杂场景情况通常导致仅使用灰度信息的方法难以区分目标和背景。针对此问题,提出了一种针对单摄像机视频图像的目标提取新算法。首先在马尔可夫随机场的框架下将先验形状约束定义为从分割结果到先验形状之间轮廓变换的距离,并结合目标的检测似然度信息统一为势函数,再用图分割算法获取分割的全局最优解;同时为反映形变的时空相关性,进而提出基于先验知识的动态形状模型,用主成分分析将形状映射到低维度潜变量子空间,并对潜变量变化趋势建立自回归模型,再利用模型预测指导分割过程;最后模型参数和系统状态利用分割结果在线更新。试验表明,该算法能够适应噪声和目标外形变化,并能在目标被部分遮挡或难以从背景区分的情况下准确分割,鲁棒性较好,能够为机器视觉应用提供中级视觉的信息。
关键词
视频监视
目标分割
动态形状模型
图分割算法
Keywords
video surveillance
object segmentation
dynamic shape model
Graph Cut
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于先验动态形状约束的视频目标提取
唐鹏
高琳
周欣
盛鹏
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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