一種基于Hausdorff距離的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、運(yùn)動(dòng)物體的視覺分析是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的重要課題之一，近年來，隨著視頻影像應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，這方面的研究倍受關(guān)注。運(yùn)動(dòng)物體視覺分析的主要目的是從一組包含運(yùn)動(dòng)物體的圖像序列中檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述。其中，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)跟蹤等屬于底層視覺問題，而行為的理解和描述等屬于高層視覺問題。
　　 本文是針對(duì)視頻序列分析中的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)跟蹤等底層視覺問題而提出，主要研究如何在視頻序列中定位感興趣的運(yùn)動(dòng)物體，并

2、在后續(xù)幀中持續(xù)跟蹤該物體的輪廓，從而分析其運(yùn)動(dòng)方式與軌跡。具體地說，首先在某個(gè)視頻序列的第一幀中采用基于GVF(Gradient Vector Flow)的Snake模型提取運(yùn)動(dòng)物體的初始輪廓，然后在后續(xù)幀中以該輪廓為模板進(jìn)行目標(biāo)匹配，匹配方法采用基于概率論中最大似然準(zhǔn)則的Hausdorff距離進(jìn)行，該方法以統(tǒng)計(jì)學(xué)中的似然度代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Hausdorff距離特征點(diǎn)的距離做為測(cè)度，并采用一種基于多分辨率的仿射空間搜索算法尋找最優(yōu)解。