基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

• 作者: 朱善安 王长军
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 运动边界检测 目标跟踪 GVF-Snake 混和高斯模型
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术及电信技术
• 页码范围: 249-253
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.02.015

摘要

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱善安	浙江大学电气工程学院	261	3211	28.0	44.0
2	王长军	浙江大学电气工程学院	9	173	6.0	9.0