作者：史泽林; 王俊卿; 黄莎白目标跟踪变形模板马尔可夫模型边缘检测
摘要：提出一种新的针对目标变形的模板匹配跟踪方法.对于跟踪序列图像中的目标,采用均值平移方法对原图像进行滤波平滑后提取边缘;定义一种点到邻域的广义距离测度,增强了匹配的容错性,与计算Hausdorff距离相比计算量大为减少;采用边缘相似点的距离均值和方差作为匹配的相似测度和置信准则,进一步降低了匹配的误差;提出在8邻域内基于马尔可夫模型的启发式规则修正模板策略,阻止跟踪点漂移.实验结果表明,该方法能以高达98%的正确匹配率对复杂场景序列图像中的运动目标进行稳定跟踪.
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