检索结果-南通市图书馆

作者：王义琼安徽工程大学

学位级别：硕士

目标凝视跟踪系统作为计算机视觉领域的研究热点之一,它的主要功能是利用计算机视觉技术和模式识别技术自主处理、分析获取的图像,识别并跟踪运动目标。随着高速视觉传感器的发展,目标凝视跟踪系统开始应用于物体高速运动的场合。由于... 详细信息

目标凝视跟踪系统作为计算机视觉领域的研究热点之一,它的主要功能是利用计算机视觉技术和模式识别技术自主处理、分析获取的图像,识别并跟踪运动目标。随着高速视觉传感器的发展,目标凝视跟踪系统开始应用于物体高速运动的场合。由于高速运动物体具备运动速度快、轨迹多变、背景复杂等特点,现有的目标凝视跟踪系统不仅面临着背景运动、相似物干扰、目标快速运动等难点,同时,还需要满足跟踪的实时性要求。针对上述问题,论文基于目标凝视跟踪系统,对复杂背景下的高速运动目标跟踪问题展开了深入研究,主要研究内容如下:(1)构建了不同运动维度目标凝视跟踪系统中相机视场的运动模型。分别介绍了一维运动目标和二维运动目标凝视跟踪系统的架构设计以及工作原理。结合系统硬件结构设计,分析了相机视场的运动特点,并基于光学以及数学知识,探索出振镜偏转角度与相机视场运动位移的关系。(2)为了解决复杂背景中运动背景干扰目标提取的问题,提出了一种实时且鲁棒的目标跟踪算法。该算法首先研究了背景运动矢量和相机视场运动位移之间的联系,利用同一背景像素点位于相邻帧图像上的像素坐标关系,估计出相邻帧图像中背景运动矢量;再通过构建的背景运动补偿模型,完成相邻帧图像中背景由动态至相对静止的转换;最后采用帧差法实现对高速运动目标的跟踪。实现了一种既满足实时性要求且跟踪效果较好的单目标跟踪算法。(3)为了解决目标容易被跟丢的问题,提出了改进几何矩的目标质心定位算法,有效改善了目标质心定位不准确的问题。首先,使用几何矩法定位初始目标模板的质心,并利用模板匹配方法定位出跟踪结果中目标的质心;其次,为了应对目标尺度变化,生成多个不同尺度的目标模板,引入了模板更新机制,在匹配结果不理想时,更新目标模板;最后,预测目标在下一帧图像中可能出现的区域,节省模板匹配时间。在目标尺度明显变化的情况下,改进后的算法能够精确定位目标质心。(4)将相关方法基于目标凝视跟踪系统执行,通过对各种挑战情况下的不同类型高速运动物体进行跟踪,验证所提出方法的实时性以及抗干扰性。实验结果表明,在背景运动干扰场合下,针对约20 m/s快速运动的一维运动目标和约10 m/s快速运动的二维运动目标,系统算法均能进行实时准确跟踪,误差不超过4.5像素;同时验证了本文所提出的方法应用在相似物干扰以及目标随机运动场合中的鲁棒性,对目标凝视跟踪系统的研究与发展具有较大的实用意义。

关键词：目标跟踪相机视场运动模型背景运动背景补偿模板匹配质心定位

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一种利用背景光流特征的虚假人脸检测方法

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西安电子科技大学学报 2021年第5期48卷 86-91,99页

作者：孔月萍刘楚朱旭东西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

人脸识别系统会受到照片视频的虚假人脸攻击,但手持照片、视频攻击存在抖动现象,以光流表征运动信息,提出一种利用背景光流特征的假人脸检测方法。该方法聚焦真实人脸背景与虚假人脸背景之间的运动差异性,分析人脸外区域的光流角度分布... 详细信息

人脸识别系统会受到照片视频的虚假人脸攻击,但手持照片、视频攻击存在抖动现象,以光流表征运动信息,提出一种利用背景光流特征的假人脸检测方法。该方法聚焦真实人脸背景与虚假人脸背景之间的运动差异性,分析人脸外区域的光流角度分布,背景对比区的运动状况,通过评估对比区的运动一致性虚假人脸。新方法在公开数据集ReplayAttack和CASIA-FASD中的测试准确率分别为97.87%和90.95%,可有效甄别含背景区手持照片视频的虚假人脸攻击。

关键词：虚假人脸检测背景运动光流计算直方图

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智能监控中非防护异常的检测

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四川大学学报（自然科学版） 2004年第Z1期41卷 474-477页

作者：赵红军电子科技大学自动化工程学院成都610054

本文介绍了智能监控系统中检测非防护异常目标的技术.包括静态防护现场照明设施的开与关、小于规定尺寸的小物体进入防护区域、大片离散噪声的干扰和摄像机运动时视频序列图像背景运动造成的异常检测.

关键词：差分图像光线强度直方图连通域背景运动

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基于KCF的视频中运动物体的跟踪系统

基于KCF的视频中运动物体的跟踪系统

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作者：李娟湖南师范大学

学位级别：硕士

在背景运动的情况下,运动物体的检测和跟踪是智能视频领域研究的热点和难点之一。本文的研究对象是背景运动情况下视频中的单移动物体,采用图像预处理技术、运动目标物体的检测和跟踪技术对视频图像进行处理,最终实现运动目标物体的跟... 详细信息

在背景运动的情况下,运动物体的检测和跟踪是智能视频领域研究的热点和难点之一。本文的研究对象是背景运动情况下视频中的单移动物体,采用图像预处理技术、运动目标物体的检测和跟踪技术对视频图像进行处理,最终实现运动目标物体的跟踪。由于本课题研究对象的背景同时运动的特殊性,视频图像背景更加复杂,本文先对采集到的视频图像进行预处理。通过使用灰度变换与均衡、中值滤波去噪和数学形态学膨胀等处理技术改善图像视觉效果和图像质量。在整个跟踪系统的检测设计前,使用局部滤除的方法对预处理后的视频图像中不相干部分进行滤除,以减少后续检测和跟踪的作用区域。再之后对图像用三帧差分法建立背景模型的背景差分法进行运动目标物体检测。实验结果表明,此设计不受光线强度改变等自然条件的干扰,符合本课题的检测效果。在最后跟踪环节中,针对视频图像序列数量大,处理过程中计算量大等问题,设计运动目标物体的跟踪算法时,对运动目标物体的跟踪采用运算量小、速度快的KCF算法,实验结果显示该算法的跟踪效果好、运算速度快。

关键词：背景运动局部滤除三帧差分背景差分 KCF

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智能监控中非防护异常的检测

智能监控中非防护异常的检测

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中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

作者：赵红军电子科技大学自动化工程学院

本文介绍了智能监控系统中检测非防护异常目标的技术。包括静态防护现场照明设施的开与关、小于规定尺寸的小物体进入防护区域、大片离散噪声的干扰和摄像机运动时视频序列图像背景运动造成的异常检测。

关键词：差分图像光线强度直方图连通域背景运动

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