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基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法
被引量：
13
1
作者
宋涛
李鸥
刘广怡
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1503-1511,共9页
运动目标检测是计算机视觉领域极具挑战性的难题,该文针对这一问题提出一种基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法。首先利用简单线性迭代聚类算法将当前帧分割为超像素集合,根据帧间的像素级时变线索找到当前帧中包含运动信息的...
运动目标检测是计算机视觉领域极具挑战性的难题,该文针对这一问题提出一种基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法。首先利用简单线性迭代聚类算法将当前帧分割为超像素集合,根据帧间的像素级时变线索找到当前帧中包含运动信息的前景超像素子块;然后根据运动目标的一致性原则建立前一帧目标模型,结合目标空间线索进一步确定包含运动目标的检测窗口,将目标检测问题转化为目标分割问题,利用密集角点检测将目标从窗口中分割出来。在多个具有挑战性的公开视频序列上同几种流行检测算法的实验对比结果证明了所提算法的有效性和优越性。
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关键词
运动目标检测
超像素分割
空时多线索
前景目标模型
目标分割
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题名
基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法
被引量：
13
1
作者
宋涛
李鸥
刘广怡
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1503-1511,共9页
基金
国家科技重大专项(2014ZX03006003)~~
文摘
运动目标检测是计算机视觉领域极具挑战性的难题,该文针对这一问题提出一种基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法。首先利用简单线性迭代聚类算法将当前帧分割为超像素集合,根据帧间的像素级时变线索找到当前帧中包含运动信息的前景超像素子块;然后根据运动目标的一致性原则建立前一帧目标模型,结合目标空间线索进一步确定包含运动目标的检测窗口,将目标检测问题转化为目标分割问题,利用密集角点检测将目标从窗口中分割出来。在多个具有挑战性的公开视频序列上同几种流行检测算法的实验对比结果证明了所提算法的有效性和优越性。
关键词
运动目标检测
超像素分割
空时多线索
前景目标模型
目标分割
Keywords
Moving object detection
Superpixel segmentation
Spatiotemporal multi-cues
Foreground target model
Object segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法
宋涛
李鸥
刘广怡
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
13
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