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浙江大学学报(工学版)
J4  2006, Vol. 40 Issue (2): 249-253    
论文     
基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪
浙江大学电气工程学院,浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
摘要：

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算，对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM)，采用期望最大化(EM)算法估计模型参数，并引入基于GMM模型的边界检测算子，进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake，利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项，使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题，采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪，结果表明，该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.

 
关键词： 运动边界检测;  目标跟踪;  GVF-Snake')" href="#">GVF-Snake;  混和高斯模型    
出版日期: 2006-02-25
作者简介: 王长军（1979-），男，辽宁盘锦人，博士生，从事图像处理、目标检测与跟踪等的研究. E-mail: wangzju@hotmail.com
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王长军
朱善安

引用本文:

王长军 朱善安. 基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪[J]. J4, 2006, 40(2): 249-253.

WANG Chang-Jun, SHU Shan-An. . J4, 2006, 40(2): 249-253.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2006/V40/I2/249

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