一种基于均值偏移的自动运动分割方法

• 作者: 周艳 唐鹏 秦娜 蒋鹏 金炜东
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 均值偏移 运动分割 核密度
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 273-276
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5182字
• 语种: 中文

摘要

运动分割是计算机视觉领域研究的重要内容.提出一种基于均值偏移的自动运动分割算法.该方法首先用特征点匹配关系获得特征点的运动轨迹,并以轨迹的运动向量作为特征,再用均值偏移算法对轨迹的运动向量进行聚类.均值偏移缩小相似的运动向量之间的差别,同时扩大不同运动的运动向量之间的差距.为了自动获得运动分类数,还提出了一种基于非参数核密度的自动分类方法,该方法通过估计运动向量的密度分布,用核密度图自动确定运动分类数.实验结果表明,该算法分割精度高、鲁棒性好,能够自动确定运动分类数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金炜东	西南交通大学电气工程学院	295	3889	30.0	49.0
2	周艳	西南交通大学电气工程学院	16	88	6.0	9.0
3	蒋鹏	西南交通大学电气工程学院	13	88	6.0	9.0
4	秦娜	西南交通大学电气工程学院	35	294	10.0	15.0
5	唐鹏	西南交通大学电气工程学院	19	81	5.0	8.0