【摘 要】
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该文主要研究了两种类型的运动对象提取算法:基于变化检测的对象提取算法和基于跟踪的对象提取算法.通过扩展WM变化检测算法,提出了一个鲁棒快速自动的变化检测算法.扩展后的
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该文主要研究了两种类型的运动对象提取算法:基于变化检测的对象提取算法和基于跟踪的对象提取算法.通过扩展WM变化检测算法,提出了一个鲁棒快速自动的变化检测算法.扩展后的算法能够自适应的对不同的视频进行运动对象提取,而不需要给定参数.解决了现有算法,在不同的具体应用环境中,都需要手动调整参数的缺点.同时,采用颜色直方图和Mean_Shift算法结合的跟踪算法,实现后续帧中的用户感兴趣区域的快速提取.通过结合变化检测和跟踪两种算法,该文提出了一个新颖的"蛙眼算法".简单来说,该文算法基于运动信息,通过对由于物体运动,而造成的帧间变化的检测,来提取视频中说话人的头肩区域的模板信息.接着,通过对该模板信息进行统计分析,得到人头区域;然后利用跟踪算法,对提取的人头区域进行跟踪,实现在后续帧中的人头区域的提取.重复进行检测和跟踪的操作,可以实现自动对整个视频的分析.
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