作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统图像标志点自动跟踪方法边缘轮廓特征模糊,导致跟踪性能受限的问题,提出体育运动图像序列标志点自动跟踪方法.由图像的几何不变矩与弱边缘特征量的几何分布,构建图像的分块模型,将待跟踪图像归入分块子空间,获取局部动态特征点检测输出,计算局部动态特征重建轮廓区域分布估计值,根据手工标注分块匹配样本图像,重建轮廓分布特征点,检测图像边缘轮廓特征.在此基础上,动态融合体育运动图像,获取边缘亮点模型约束项,结合RGB特征分解技术提取特征标志点特征.重构图像的三维信息特征,结合稳态匹配技术完成体育运动图像序列标志点自动跟踪.实验结果表明,采用该算法进行模糊体育运动图像的动态特征标志点自动跟踪处理,特征匹配精度高,自动跟踪性能较好,对动态特征标志点的定位精度较高.
推荐文章
基于体表标志点的肿瘤呼吸运动跟踪方法
呼吸运动
肿瘤跟踪
体表标志点
正交X线
数据拟合
双目视觉系统
基于向量机的体育运动视频自动分类方法设计
支持向量机
运动视频
视频分类
类型关键帧
视觉词袋模型
自动分类
基于模糊聚类算法的体育运动视频图像分析应用
模糊聚类算法
隶属度
体育运动视频
图像分割
体育运动训练与本体感觉研究
运动训练
本体感觉
控制
精确
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 体育运动图像序列标志点自动跟踪方法研究
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 体育运动图像 像素序列 标志点 自动跟踪
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 理论创新
研究方向 页码范围 29-32
页数 4页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.11.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢颖 19 10 2.0 2.0
2 赵蕾 18 21 2.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (112)
共引文献  (380)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2012(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2013(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2014(13)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(12)
2015(19)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(17)
2016(16)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(13)
2017(18)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(16)
2018(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
体育运动图像
像素序列
标志点
自动跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导