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2015年08月20日 10682 阅读全文
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2018年05月17日 369 阅读全文
检测本章将讨论我们所采用的目标检测方法。通过目标检测,可以实现对递归跟踪器的再初始化。从上章知,跟踪器自身是无法得到目标模型的,所以一旦跟踪失败,便无法恢复。递归跟踪是根据前一帧中目标所在位置进行的,而本文采用的寻找目标的方法是穷举法。由于对每张输入图像都有几千个子窗口用于目标检测评估,所以我们整个...
2015年08月11日 483 TLD算法
3.6非最大抑制上以介绍了级联分类器的所有组成部分。对于每一个子窗口现在都有一个概率值p+来表示该子窗口中存在感兴趣目标的可信度(存在目标的概率)。Blaschko[7]定义了一个进行目标检测的理想情况:子窗口中含有目标,则可信度为1;子窗口中没有目标,则其可信度为...
2015年08月11日 437 TLD算法
3.5模板匹配级联分类器的第四级为模板匹配。本阶段的判决是像素级的,这比上文提到的集成分类器更精细。对图像块P1、P2,我们计算它们间的归一化相关系数(NCC):其中,分别表示P1、P2的标准差;表示P1、P2的均值。这种距离测量结果也叫做Pearson系数[40]。几何描述为,两个归一化向量间夹...
2015年08月11日 462 TLD算法
3.4集成分类器对级联检测的第三级,我们采用文献[38]提出的随机蕨分类(randomfernclassification)集成分类器。该分类器是基于多像素点像素值比较来做判决的。对每一个子检测窗,计算其包含目标的可能性。如果这个概率值小于0.5,我们就认为在该子窗口中不存在目标而抛弃该窗口。...
2015年08月11日 433 TLD算法
3.3方差分类器图像块的方差是对其均匀性的度量。在图3.4中,使用方差阈值分辨出了均匀背景区域的两个样例子窗口(如图中红色标记框所示)。所有这些红色框内区域块的方差都低于被选择为跟踪目标(图3.4中右下侧的绿色框)块的方差。本章节我们将介绍一种计算子窗口块方差,并抛弃那些方差低于预设方差阈值子窗口...
2015年08月11日 436 TLD算法
3.2前景提取    背景差分法是一种在视频流中实现运动目标检测的方法。该方法只需要将每一帧图像与背景模型进行比较。本章节,我们将介绍如和使用背景模型来提高检测速度。背景建模是一个复杂的课题,不是本文研究的重点,有兴趣的朋友可以参考文献[39]。如图3.2...
2015年08月11日 418 TLD算法
3.1滑动窗法目标检测是通过滑动窗法来检测输入图像的子图像中是否存在感兴趣的目标。每一个子窗口都有可能包含感兴趣目标。但是,在一幅VGA图像中存在23,507,020,800个可能的子窗口,且对一幅尺寸大小为n*n的图像,可能的子窗口数以的数量级增加(证明见APP.A.1)。我们采用以下约束条件来...
2015年08月11日 473 TLD算法
跟踪本章描述了一种递归实现目标跟踪的方法。该方法只需要知道目标在前一帧中的位置,也就是说需要一个额外的初始化。在实验过程中,我们采用在第一帧进行人工干预和在后续连续帧中进行目标检测的方法来实现这个初始化。我们沿用了Kalal等人的递归跟踪方法,如图2.1所示。首先,在t帧的边界框中均匀地创建一些点,...
2015年08月11日 416 TLD算法

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