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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterMultifeaturebasedunspecificvideotargetrecognitionalgorithmBy:FeiGuoSupervisor:ProfJicaiDengCircuitsandSystemsircmtsanSchoolofInformationEngineeringApril,2012摘要摘要目標
2、的檢測與識別方法一直是計算機視覺領(lǐng)域的一項重要研究內(nèi)容,主要應用在智能監(jiān)控、機器人、生物醫(yī)療儀器等自動化設(shè)備中。目前該領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多基于單一特征的識別算法,它們都可以在某些條件下較好的的完成目標檢測識別的任務。而本課題的主要內(nèi)容就是通過對這些現(xiàn)有方法進行研究與分析,試圖尋找能夠綜合利用不同圖像特征來完成目標識別任務的方法,從而提高適應性和穩(wěn)定性。本文首先對常用的運動檢測方法進行了分析,總結(jié)了經(jīng)典運動檢測方法的特點和不足;然后對幾種較
3、為典型的圖像特征在目標識別中的應用進行了研究,探討了基于特征識別的新思路;接著對主動輪廓模型(Snake)進行了專門的研究,并把它同運動檢測方法相結(jié)合,提出了精確定位目標區(qū)域的方法;最后將特征提取和匹配方法應用到目標識別中,提出了一套泛用性較強的綜合目標檢測識別方法。最后本文對所提出的識別算法進行了仿真分析和實驗。結(jié)果表明,本文提出的方法能夠有效地跟隨目標特征的變化,可以較好地完成傳統(tǒng)單一特征方法所不能實現(xiàn)的跟蹤變化目標任務,為智能識別
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