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1、視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的前沿研究課題,該技術(shù)在交通監(jiān)測(cè)、醫(yī)療診斷和安全監(jiān)控等多個(gè)方面都有廣泛的應(yīng)用。視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的本質(zhì)是在連續(xù)的視頻序列中通過(guò)估計(jì)和相似性對(duì)比來(lái)找到感興趣的目標(biāo)位置。多數(shù)跟蹤算法都只是針對(duì)某一類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行處理,比如目標(biāo)快速移動(dòng)、目標(biāo)慢速移動(dòng)以及目標(biāo)受到遮擋等情況。小波變換在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用,但是它對(duì)圖像特征的描述并不理想,而 Curvelet變換是一種新的多分辨分析方法,它具有很強(qiáng)的方向性和各向
2、異性,可以有效的提取圖像的特征。
本文對(duì)目標(biāo)跟蹤的相關(guān)方法做了深入的分析,并對(duì)影響跟蹤效果的多個(gè)因素進(jìn)行了重點(diǎn)研究。首先,提出了一種基于Curvelet變換的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法,該算法首先提取目標(biāo)模板作為要跟蹤的目標(biāo),然后利用Curvelet系數(shù)的能量建立特征向量,最后利用相似性函數(shù)確定目標(biāo)的位置。這種算法除了依賴(lài)Curvelet系數(shù)之外,并不需要其它的參數(shù),因此該算法的計(jì)算量小、容易實(shí)現(xiàn)。但是在目標(biāo)受到遮擋的情況下,該方法的跟
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