本文關(guān)鍵詞：基于空時多線索融合的超像素運動目標檢測方法

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【摘要】：運動目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的難題,該文針對這一問題提出一種基于空時多線索融合的超像素運動目標檢測方法。首先利用簡單線性迭代聚類算法將當前幀分割為超像素集合,根據(jù)幀間的像素級時變線索找到當前幀中包含運動信息的前景超像素子塊;然后根據(jù)運動目標的一致性原則建立前一幀目標模型,結(jié)合目標空間線索進一步確定包含運動目標的檢測窗口,將目標檢測問題轉(zhuǎn)化為目標分割問題,利用密集角點檢測將目標從窗口中分割出來。在多個具有挑戰(zhàn)性的公開視頻序列上同幾種流行檢測算法的實驗對比結(jié)果證明了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 信息工程大學信息系統(tǒng)工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 運動目標檢測 超像素分割 空時多線索 前景目標模型 目標分割
【基金】：國家科技重大專項(2014ZX03006003)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言在計算機視覺領(lǐng)域,運動目標檢測是指在視頻序列上發(fā)現(xiàn)并捕捉到完整運動前景的行為,是目標跟蹤、分類和行為理解等更高層次處理的關(guān)鍵底層技術(shù),其檢測效果將直接影響系統(tǒng)后續(xù)處理的各項性能。當前,越來越多的運動目標檢測算法被開發(fā)以滿足不同的應(yīng)用需求(比如,智能機器人

【相似文獻】

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3 劉o

本文編號：1041846