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融合響應(yīng)模板和特征組合的魚眼視頻目標(biāo)跟蹤方法

作者:周小龍; 黃誠斌; 邵展鵬; 陳勝勇; 雷幫軍 衢州學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院; 衢州324000; 浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 杭州310023; 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院; 天津300384; 湖北省水電工程智能視覺監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(三峽大學(xué)); 宜昌443002

摘要:魚眼攝像機(jī)的廣泛應(yīng)用使得魚眼視頻目標(biāo)跟蹤受到了越來越多的關(guān)注,然而其特殊的成像原理造成的嚴(yán)重畸變給目標(biāo)跟蹤帶來了不利的影響.為了降低魚眼鏡頭視頻圖像的畸變對(duì)跟蹤結(jié)果的影響,提出一種基于響應(yīng)模板和特征組合的魚眼視頻目標(biāo)跟蹤方法.首先基于多個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的響應(yīng)值合成響應(yīng)模板,構(gòu)建基于響應(yīng)模板的分類器;然后提取目標(biāo)的HoG特征和Color Name特征分別訓(xùn)練分類器,綜合考慮2個(gè)分類器的響應(yīng)來確定目標(biāo)位置;最后在分類器訓(xùn)練前用成像模型對(duì)變形的目標(biāo)進(jìn)行矯正.在魚眼視頻數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠在實(shí)時(shí)性的基礎(chǔ)上很好地降低圖像畸變以及目標(biāo)變形的影響,獲得良好的跟蹤表現(xiàn).

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計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)雜志

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)雜志, 月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:綜述、圖形算法與技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)與計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、圖像與圖形的融合、VLSI設(shè)計(jì)與測試及電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化等。于1989年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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