基于最稳定极值区域方法的目标检测与跟踪

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针对非刚体目标的精确实时跟踪问题,提出了一种融合先验形状信息的基于最稳定极值区域(MSER)检测器的跟踪算法。首先,利用训练样本建立目标颜色特征的混合模型,生成目标统计颜色概率图,为最大稳定区域方法提供概率统计依据。其次,利用基于最稳定极值区域方法给出最稳定的分割结果。最后,利用训练样本得到目标的先验动态形状模型,并且融合目标形状信息与通过MSER算法生成的稳定区域信息,去除虚假分割结果,提高目标检测精度与跟踪性能。实验结果证明,该算法能在视频序列图像中有效检测并跟踪目标。
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