王亮芬
- 作品数：3 被引量：26H指数：2
- 供职机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院智能感知系统联合研究中心更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 动摄像机下基于SIFT特征匹配和MHI的目标检测被引量：4
- 2010年
- 摄像机的运动使得复杂背景下动目标的检测复杂化。为了应对动态变化的背景,本文提出基于SIFT特征匹配和运动历史图的目标检测算法。首先用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,最后利用运动历史图的方法检测出动目标。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,运动历史图则给出了动目标清晰的轮廓,并指明了动目标的运动方向。与Ninad Thakoor实验结果对比说明:该算法能够准确地检测出动目标,并且显示了动目标的运动方向。
- 王亮芬周东翔梁华蔡宣平
- 关键词：全局运动补偿SIFTRANSAC目标检测
- 动摄像机情况下目标检测及轨迹分析
- 运动目标检测是智能视频监控中研究热点问题之一,是识别、跟踪、行为分析等高层研究的基础问题。对于视频监控任务,摄像机通常是静止的,背景模型已知,目标检测相对容易。背景模型估计和背景差技术在这种情况中得到广泛应用。当摄像机运...
- 王亮芬
- 关键词：运动目标检测SIFT特征
- 基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法被引量：20
- 2010年
- 运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,提出了一个基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配和动态背景建模的背景差算法。首先利用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC(Random Sample Consensus)方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,然后用背景差方法实现运动目标的检测,同时进行阴影和鬼影的去除。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,动态更新背景模型的背景差则完整地检测出了前景目标。与Ninad Thakoor实验结果对比说明:该算法能够准确地检测出运动目标,并且保持了前景目标的完整性。
- 王亮芬
- 关键词：全局运动补偿SIFTRANSAC背景差目标检测
