CAJ | 학술논문

目标检测是视频跟踪过程一项重要的处理技术.目前,国内外常用主流的目标检测方法有基于统计的方法和差分法.基于统计的方法(如GMM等算法)计算量较大,而且不适用于快速移动的刚性物体分析;差分法容易造成跟踪对象重叠部分的较大空洞,造成分割结果不连通,而且大多需要人工给定参数阈值.本文针对以上方法的不足,提出了一种适用于分析快速移动刚性物体的目标检测方法:自适应差分法.新方法采用了混合差分策略提高了对象分割质量,并用高斯初始化策略实现了阈值的自适应选取.实验结果表明:自适应差分法比GMM算法、相邻差分法和间隔差分法效果更优且抗噪能力更强,更易应用于实际.
목표검측시시빈근종과정일항중요적처리기술.목전,국내외상용주류적목표검측방법유기우통계적방법화차분법.기우통계적방법(여GMM등산법)계산량교대,이차불괄용우쾌속이동적강성물체분석;차분법용역조성근종대상중첩부분적교대공동,조성분할결과불련통,이차대다수요인공급정삼수역치.본문침대이상방법적불족,제출료일충괄용우분석쾌속이동강성물체적목표검측방법:자괄응차분법.신방법채용료혼합차분책략제고료대상분할질량,병용고사초시화책략실현료역치적자괄응선취.실험결과표명:자괄응차분법비GMM산법、상린차분법화간격차분법효과경우차항조능력경강,경역응용우실제.