模式识别国家重点实验室开放课题基金(2006-3)
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 相关作者：陈宗海王智灵吴亮徐萧萧陈会勇更多>>
- 相关机构：中国科学技术大学中国科学院自动化研究所更多>>
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- 基于多信息层次的鲁棒背景建模方法
- 背景建模对运动目标检测与跟踪任务具有重要意义,鲁棒性问题是其关键问题。本文首先从实际应用和样本集形态两个方面分析背景建模任务的鲁棒性需求,然后从信息的描述和处理层次综述当前的背景建模算法,考察其对鲁棒性需求的处理方式,最...
- 王智灵陈宗海周露平
- 关键词：鲁棒性
- 文献传递
- 基于全局光流的多目标检测与跟踪
- 提出一种利用全局光流法来实现静态背景下的运动目标检测与跟踪的算法.首先利用 Horn-Schunk 方法计算全局光流,然后利用计算得到的光流图采用各种图像处理的方法组合进行目标检测与跟踪.仿真实验结果证明该方法简单易行,...
- 王智灵路婷婷张硕奇陈宗海罗杨宇李成荣
- 关键词：光流
- 文献传递
- 基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法被引量：6
- 2008年
- 针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。
- 陈宗海方伟陈会勇王智灵
- 关键词：计算机应用主动轮廓模型序列图像分割运动目标跟踪
- 基于蛙眼视觉特性的运动目标模糊化区域理解跟踪方法被引量：8
- 2009年
- 动态场景下的运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的前沿方向,对场景的背景突变和目目标的外观突变的鲁棒性是当前研究的难点所在,针对这种情形,本文提出一种基于蛙眼视觉特性的鲁棒跟踪方法,该方法利用蛙眼视觉认知的生理特性和外部特性,设计了一种与之相应的模糊化区域理解的运动目标跟踪方法,针对实验室环境下的动态序列的实验结果验证了方法的有效性;并进一步将该方法与传统的Canny算子理解结果及经典的Mean shift算法理解结果进行对比,显示了方法的优越性。
- 王智灵陈宗海徐萧萧吴亮
- 关键词：生物智能运动目标跟踪SHIFT
- 一种新的基于椭圆模型的鲁棒估计方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种在数字图像中估计椭圆模型参数的鲁棒方法。该方法采用自下而上的思路,结合RANSAC(Random sample consensus)算法,先将图像中的样本分割成具有类内结构相似性的子类群,再依据类间拟合相似性将子类合并,最后在完成聚合的类中估计出模型参数。该方法的优势在于无约束性,不需要先验条件,可以在模型的数量、尺度等信息未知的情况下进行参数估计,并有效抑制离群数据影响。实验结果表明,该方法估计精度较高,鲁棒性能良好。
- 吴亮王智灵陈宗海罗杨宇李成荣
- 关键词：鲁棒估计RANSAC算法
- 基于多信息的人目标的精细轮廓跟踪
- 针对自然环境下的人目标跟踪问题,提出了一种基于多信息的人目标的精细轮廓跟踪算法.该方法首先手工获取初始模板,然后求出梯度图像和差分图像,融合静态边界信息、目标运动信息以及目标先验信息获得人目标的精细轮廓.实验证明该方法的...
- 王智灵张硕奇路婷婷陈宗海罗杨宇李成荣
- 文献传递
