基于运动轨迹的语义视频对象检测与跟踪

摘要

针对足球视频特点，提出了一种基于运动轨迹的足球对象检测跟踪方法。由于直接识别难度较大，文中采用间接检测的思想，由粗至细对非目标区域进行逐次排除。绿色球场区域首先被滤除，从而形成初始的候选对象划分。根据足球的一些简单颜色形状特征范围，一部分明显不符合足球特性的候选对象在粗选中也被排除。对于进入细选的候选对象，用置信度来衡量它与足球的精确相似程度。然后再结合轨迹的重要约束，选择相似度最高的候选对象作为最后的检测跟踪结果。六段视频序列的实验结果，充分说明了该检测跟踪框架的有效性和鲁棒性。

目录

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第一章 引言

1.1课题的目的和意义

1.2对象检测跟踪研究现状

1.2.1基于运动信息的检测跟踪算法

1.2.2基于空间信息的检测跟踪算法

1.2.3结合时空信息的检测跟踪算法

1.3有关足球检测跟踪工作

1.4论文的方案和组织安排

第二章基于主辅颜色模型的视频图像分割

2.1分割流程概述

2.2颜色模型介绍

2.2.1 RGB颜色模型

2.2.2 HSI颜色模型

2.2.3主辅模型选择转换

2.3中值滤波预处理

2.3.1中值滤波基础

2.3.2矢量中值滤波

2.4主辅颜色模型分割

2.4.1确定主色调

2.4.2阈值分割

2.5形态学处理

2.5.1形态学基本运算

2.5.2结构元素选择

2.6实验结果分析

第三章对象表述及粗选

3.1对象表述方法

3.2基于区域的对象表述

3.2.1区域标识

3.2.2算法描述

3.3基于轮廓的对象表述

3.3.1轮廓链码

3.3.2算法描述

3.4.对象粗选

第四章基于轨迹和置信度的对象细选

4.1特征提取

4.1.1图像特征概述

4.1.2颜色特征

4.1.3形状特征

4.1.4归一化处理

4.2置信度计算

4.2.1相似性度量准则

4.2.2置信度计算

4.3细选算法描述

第五章基于Visual C++6.0的检测跟踪系统

5.1实现的难点和解决方案

5.2模块的划分及功能

5.3实验结果分析

第六章结论及研究展望

参考文献

致 谢

在学期间发表的学术论文和参加科研情况