【摘 要】
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该文主要研究主动轮廓线跟踪的模型及算法.基于物理学的主动轮廓线模型从哈密顿原理和拉格朗日方程出发,假定在序列图像中运动的目标轮廓线具有质量,通过建模它的动能、来自
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该文主要研究主动轮廓线跟踪的模型及算法.基于物理学的主动轮廓线模型从哈密顿原理和拉格朗日方程出发,假定在序列图像中运动的目标轮廓线具有质量,通过建模它的动能、来自于图像的时变势能和相应的阻尼能来建立目标的运动模型.该文提出了一种新的主动轮廓线模型——基于仿射耦合的B样条主动轮廓线模型.该文提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波器的轮廓线跟踪算法,它的核心是使用一组精心选择的离散采样(Sigma点)来表达系统的统计特性.在计算机视觉领域,研究者对条件概率密度传播算法的研究兴趣日益增加.文章提出了卡尔曼粒子滤波器和Unscented粒子滤波器来解决这一问题.这两种算法采用了次最优的高斯提议密度,使用卡尔曼滤波器和Unscented卡尔曼滤波器考虑最新的观测信息.卡尔曼粒子滤波器在跟踪时间和跟踪的准确性方面都要优于条件概率密度传播算法.但是由于在Unscented粒子滤波器中耗时的观测过程的总数增加了,因此每帧跟踪时间反而增加了.如果能设计准确的耗时较少的似然函数, Unscented粒子滤波器同样能减少跟踪时间.
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