视频中跟踪目标的分割与选择

1144766066 · 发表于 2022-4-30 11:49:41

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雅宝题库解析：
视频中跟踪目标的分割作为目标跟踪的前期工作之一，其结果的好坏影响着跟踪的有效性，高效准确的分割算法可以大大降低后期工作的处理难度。传统水平集模型将闭合曲线表达为水平集函数的零水平集，通过不断更新水平集函数达到曲线演化的目的，该模型适应曲线拓扑结构的任意变化，因此在视频图像分割中得到广泛应用。在目标跟踪的实际应用中，往往会仅使用一个传感器同时跟踪多个目标，而且在跟踪的过程中传感器是非人为控制的。当有多个目标同时离开场景时，传感器并不能对所有的目标进行跟踪，此时必须对要继续跟踪的目标做出选择，使传感器转动以保证该目标始终存在于场景中。本文的主要工作包括以下几个部分：（1）针对传统水平集目标分割模型容易造成过分割的现象，根据运动目标检测已经得到的目标大致轮廓，本文提出了基于形状约束的水平集目标分割模型。该模型利用目标检测的结果进行行列填充，以此作为形状先验信息，在传统水平集目标分割模型中引入该信息，并以此信息约束水平集分割。实验结果表明，该模型可以准确分割出视频中的跟踪目标。（2）为了提高运算效率，本文进一步提出了一种基于形状约束的二值水平集目标分割模型，该模型引入二值水平集函数，此函数将传统水平集函数改为二值函数；为了解决二值水平集模型缺乏曲线演化渐进性的题目，本文提出了曲线的局部演化方法；最后通过实验证明该模型可以提高目标的分割效率。（3）将视频中跟踪目标的选择题目转化为多目标决策题目，引入层次分析法对跟踪目标的选择建立层次模型，在确定各层中诸因素的相对重要性之后，综合各层的分析结果得到最后的选择结果。为了克服层次分析法中频繁的矩阵一致性检验、各层元素个数受限等缺陷，本文提出了一种模糊层次分析法，该方法采用模糊一致矩阵及模糊三标度法进行目标选择，无需进行矩阵一致性检验且各层元素个数无限制，并通过实例证明了该方法更符合人的思维逻辑，适用性更好。

视频中跟踪目标的分割与选择

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