2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、物體輪廓的提取和跟蹤技術(shù)可廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、運動跟蹤、機器人路徑規(guī)劃、視頻安防監(jiān)控、無人駕駛汽車、卡通制作等領(lǐng)域,具有非常重要的意義,SNAKE模型是實現(xiàn)物體輪廓提取的一種有效方法,主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像,運動跟蹤,形狀識別。 文中闡述了在視頻攝像中跟蹤運動物體輪廓的一種方法,并對此方法進行改進,然后結(jié)合KALMAN濾波進行運動預(yù)測,實現(xiàn)運動物體的跟蹤。具體做法是,首先由用戶在感興趣的物體附近指定其輪廓,隨后該輪廓曲線會進化并鎖住

2、物體的邊緣。一旦鎖住之后,該物體的運動軌跡即可被跟蹤且不需要用戶再輸入任何參數(shù)。本文在總結(jié)他人研究成果的基礎(chǔ)上,在物體輪廓的提取方面,主要創(chuàng)新點是:將MINIMAX準(zhǔn)則應(yīng)用于參數(shù)的自動選取,對霍夫變換進行改進使其能應(yīng)用于SNAKE初始輪廓的自動選取,對動態(tài)規(guī)劃算法進行改進使其應(yīng)用于SNAKE模型,以及將KALMAN濾波與SNAKE模型相結(jié)合用以跟蹤運動物體的輪廓等。本文工作的主要研究工作包括:1.實現(xiàn)SNAKE模型的貪婪算法。2.解決S

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