2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、基于移動(dòng)背景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。在很多的實(shí)際應(yīng)用中,需要移動(dòng)的攝像機(jī)平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的持續(xù)穩(wěn)定的跟蹤,從而可以擴(kuò)大跟蹤范圍,減少因?yàn)橹荒茉陟o態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤帶來(lái)的成本增加以及設(shè)備安裝維護(hù)的局限性。相對(duì)于靜態(tài)場(chǎng)景,攝像機(jī)平臺(tái)的移動(dòng)導(dǎo)致視頻圖像序列中背景的整體運(yùn)動(dòng),大大地增加了視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的復(fù)雜度,因此,移動(dòng)背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。
  本文針對(duì)

2、移動(dòng)背景下的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,并著重研究了移動(dòng)背景下的背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù),并提出了改進(jìn)算法。
  在移動(dòng)背景的目標(biāo)檢測(cè)上,本文提出了一種基于KD樹(shù)和多重限制的角點(diǎn)匹配算法,并加入方差控制,實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)的精確匹配,然后利用RANSAC和最小二乘方法對(duì)基于仿射變換的背景模型的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行魯棒地估計(jì),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)背景全局運(yùn)動(dòng)的精確補(bǔ)償。在背景補(bǔ)償圖像的基礎(chǔ)上,本文對(duì)基于幀差法和基于高斯建模的背景差分法的目標(biāo)

3、檢測(cè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),對(duì)比和分析,并采用幀差法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),并提取有效目標(biāo)區(qū)域用于后續(xù)目標(biāo)跟蹤。
  在移動(dòng)背景的目標(biāo)跟蹤上,本文在原有均值漂移(MeanShift)跟蹤算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出一種融合顏色特征和空間梯度特征的改進(jìn)的均值漂移算法,將二維顏色直方圖和二維空間梯度特征直方圖相結(jié)合的特征直方圖作為目標(biāo)的模型。在目標(biāo)和背景具有相似顏色分布模型的情況下,可以有效的對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,同時(shí)結(jié)合Kalman濾波算法,對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌

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