【摘 要】
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提出了一种基于光流跟踪的室外场景下的阴影边缘检测与跟踪框架。利用从已知结果中提取的边缘信息特征训练SVM,对前后两帧进行光流跟踪,利用SVM模型从不稳定跟踪点的邻域Cann
【机 构】
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四川大学视觉合成图形图像国防重点实验室; 四川大学计算机学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572333),国家“863”计划(2015AA016405)
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提出了一种基于光流跟踪的室外场景下的阴影边缘检测与跟踪框架。利用从已知结果中提取的边缘信息特征训练SVM,对前后两帧进行光流跟踪,利用SVM模型从不稳定跟踪点的邻域Canny置信边缘中识别符合阴影特征的点。针对视点移动带来的场景新材质问题,设计了动态更新SVM的方法。阴影投射区域的复杂性可能使得SVM失效,针对这种问题,使用了区域对比算法来提高结果的准确性。实验结果表明,算法可以准确的检测和跟踪移动视点下视频中移动物体如运动人体的投射阴影。
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