基于自适应背景模型的全方位视觉

设计了一种新的全方位视觉系统,用来在室内对多个人体目标进行实时运动检测。系统 中使用全方位摄像机作为图像采集设备,能在一幅图像中获取水平方向360°的环境信息。

基于视频的快速运动检测方法及其应用研究

介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动检测方法并给出了该方法在闯红灯监控系统中的应用实 例。与传统的运动检测方法相比, 该方法采用视频处理技术; 通过先进的运动检测算法快速识别运动物体, 并能 判断出运动物体的运动方向。该方法在闯红灯监控系统中的应用结果表明该方法的快速性和可行性

基于图像序列的人体跟踪

提出了用 结合卡尔曼滤波和贝叶斯的方法来完成多个人体的跟踪,先建立简单的背景模型,然后用背景差分法得到前景区域,提取运 动人体,并用EM (期望- 最大化)算法建立相应的人体模型

背景估计与运动目标检测跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系 统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体

背景变化鲁棒的自适应视觉跟踪目标模型

提出了视觉跟踪任务中目标动态建模的一种方法.该方法首先针对跟踪序列中的当前帧图像观测进行Haar变换,从而得到图像的过完备特征描述;然后根据Fisher准则,评价每个Haar特征对目标和当前背景的区分能力,目标模型由那些区分能力最强的Haar特征构成.在跟踪过程中,采用卡尔曼滤波算法预测目标下一时刻的可能位置,从而根据目标的图像观测和目标下一时刻可能的位置附近的背景图像观测,对Haar特征的区分能力进行动态评价

人运动的视觉分析综述

其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述，它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景

视觉跟踪技术综述，对计算机跟踪研究的人员适用

对视觉跟踪方法进行分类介绍，基于区域，基于特征、基于变形模板、基于模型的四类。