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文檔簡介
1、由于智能交通、醫(yī)療、安防等各個領域的迫切需求,智能監(jiān)控中的多攝像機協(xié)同關鍵技術越來越受到人們的關注,其主要包括目標檢測和定位、目標匹配、目標交接和目標行為分析等技術。目標匹配技術作為實現(xiàn)多攝像機協(xié)同的橋梁近年來亦成為智能監(jiān)控領域研究的熱點和難點。本文主要對目標匹配方法做了研究,首先介紹了常用的目標匹配方法,然后深入分析了基于顏色特征的目標匹配方法,針對相關方法中存在計算量大、未考慮顏色空間分布信息、目標匹配不夠準確等問題,主要從以下幾個
2、方面進行了研究:
?、盘岢隽艘环N基于二級中心優(yōu)化和M-Kmeans融合的目標主顏色譜描述算法。即在用Kmeans聚類算法對目標的顏色進行聚類以降低計算復雜度時,先用二級中心優(yōu)化算法確定聚類初始中心點,然后用M-Kmeans算法進行聚類過程中的類成員調整。研究及實驗結果表明,融合算法不僅提高了目標主顏色譜描述的準確性,而且降低了聚類結果對初始中心點的敏感性,提高了聚類結果的穩(wěn)定性。
?、铺岢隽酥黝伾V空間分布熵技術。即對于
3、目標的主顏色譜,依據(jù)其對應像素在不同劃分區(qū)域的分布比例,應用香農熵公式計算主顏色譜分量的熵以表示其空間分部信息。實驗結果表明,通過主顏色譜空間分布熵能夠很好地區(qū)分目標主顏色譜直方圖相似但顏色空間分布不同的目標。
?、腔谇皟牲c研究結果,提出了MCS-SDE(Major Color Spectrum and Spatial Distribution Entropy)目標匹配方法。即用主顏色譜進行顏色相似度計算的同時,用該譜分量的空
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