序列图像中基于概率和统计的轮廓线跟踪研究
基本信息
批准号：60673110
项目类别：面上项目
资助金额：22.00
负责人：李培华
学科分类：
依托单位：黑龙江大学
批准年份：2006
结题年份：2009
起止时间：2007-01-01 - 2009-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：蒋鲲,吕成国,陆军,张书洋,马吉权
关键词：
颜色模型目标跟踪粒子滤波器图像处理序列图像
结项摘要
序列图像中的目标跟踪在视频监控,智能机器人,视频编码和医学图像处理等许多领域中有广泛的应用前景.基于概率和统计的方法由于能够建模传感器噪声和模型的误差、保持对目标的多种假设而得到了研究者的广泛重视.为了更为准确地预测目标运动，我们提出用时变的自回归过程在线建模预测密度.对于目标的观测,我们提出一种新颖的基于聚类分析的颜色模型并推导了颜色模型的相似性度量,该模型能用较少的颜色子空间分布准确地表达目标的颜色概率密度.为了使颜色模型能够适应目标的表观变化同时避免模型飘移问题,提出了选择性渐进更新颜色模型的方法.我们进一步研究一种彩色图像特征和基于线性分辨分析的弱函数,通过机器学习算法学习目标的结构观测密度,并通过Unscented粒子滤波器将结构和颜色信息融合起来用于目标跟踪.我们拟研究的新算法对目标运动的预测更为准确,能够快速实现,同时由于融合了目标的高层知识和颜色信息而更为稳定,鲁棒性更强.
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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