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视频对象的提取与跟踪技术的研究

刘南南  
【摘要】:由于智能视频监控系统的应用越来越广泛,规模也随之不断扩大,作为其中关键技术的视频对象的提取和跟踪技术也越来越受到人们的关注,吸引着国内外大批专家和学者参与研究。本文主要针对静止背景下的视频对象的提取和跟踪技术进行了研究,主要内容如下: 在视频对象提取方面,本文首先介绍了目前典型的运动目标提取算法,并分析对比了各种算法的优缺点。在此基础上采用了以背景差分法为基础,结合Surendra背景更新算法的运动目标检测算法。为了更好的适应场景中光线的变化,检测过程中引入Otsu动态阈值算法,并把Otsu计算出的阈值和一个反映光线变化的增量之和为实际阈值,可以更有效地检测运动目标。 阴影检测方面,在总结了RGB和HSV颜色空间模型特点的基础上,选用了基于更接近人类视觉感知生理特性的HSV颜色模型的阴影检测算法进行阴影的消除,得到了很好的效果。 在视频对象跟踪方面,首先介绍了几种常用的运动目标跟踪算法,接着在对各种算法的应用场合和优缺点进行分析后,着重研究了基于特征的目标跟踪算法—Camshift算法,最后针对这种算法的不足采用了基于Camshift算法和Kalman滤波器相结合的运动目标跟踪算法,该算法可有效解决部分遮挡问题。 实验结果证明,本文采用的视频对象提取和跟踪算法可有效地检测和跟踪运动目标,对场景的光线变化和目标遮挡有很好的适应能力,能够取得较好的检测和跟踪效果。 论文最后对全文的工作做了总结,并讨论了存在的不足和进一步的研究方向。


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