视频对象分割及跟踪方法研究

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视频对象分割及跟踪方法研究

沈未名, 江柳, 种衍文

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2004 > 29(3): 274-277

沈未名, 江柳, 种衍文. 视频对象分割及跟踪方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(3): 274-277.

引用本文:

沈未名, 江柳, 种衍文. 视频对象分割及跟踪方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(3): 274-277.

SHEN Weiming, JIANG Liu, CHONG Yanwen. Video Objects Segmentation and Tracking in Video Sequences[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(3): 274-277.

Citation:

SHEN Weiming, JIANG Liu, CHONG Yanwen. Video Objects Segmentation and Tracking in Video Sequences[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(3): 274-277.

视频对象分割及跟踪方法研究

武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 武汉大学科研启动基金资助项目(502273010)

作者简介:
沈未名,教授。现主要从事图像与视频数据压缩和编码、计算机立体视觉等方面的研究开发工作。代表成果:可视电话视频编码子系统的设计和实现;基于小波变换和神经网络的遥感影像数据压缩;基于神经网络的智能整体影像匹配等。E-mail:wnshen@public.wh.hb.cn

中图分类号: TP391

Video Objects Segmentation and Tracking in Video Sequences

Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Hubei Province, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China

摘要: 讨论和分析了视频对象全自动提取及后续帧中的跟踪过程及采用的方法,对其算法、分割性能和结果进行了比较和评述。并结合Hausdorff和Snake跟踪器,对初始对象轮廓进行跟踪。结果证明,这种跟踪方法能有效地解决对象被遮挡和形变以及背景移动的问题。
- 视频对象 /
- 对象分割 /
- 对象跟踪 /
- 光流 /
- 活动轮廓 /
- 聚类分析
Abstract: The ISO MPEG4 has attracted much attention recently for providing a standard solution for object-based coding and multimedia data access and manipulation.So content-based representation and coding of the visual information is currently becoming an extremely active research field.Object-based video coding can provide greater compression ratio and better quality of reconstructed images.Video objects segmentation is a key technology in object-based video coding and multimedia data access etc. This paper depictes and analyzes and compares the video objects automatic segmentation and tracking processes and methods.Existing problems and development prospect in this field are described.
- video object /
- object segment /
- object tracking /
- optical flow /
- snake model /
- clustering analysis

[1]	郑毅, 许涛, 徐栋, 杨婷婷, 李响. 基于网络拓扑结构的多摄像头移动对象辅助协同跟踪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(8): 1117-1122. doi: 10.13203/j.whugis20150155
[2]	章登义, 王骞, 朱波, 武小平, 曹瑀, 蔡波. 利用人体部位特征重要性进行行人再识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(1): 84-90. doi: 10.13203/j.whugis20150551
[3]	胡学敏, 郑宏, 郭琳, 熊饶饶. 利用鱼眼相机对人群进行运动估计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(4): 537-542. doi: 10.13203/j.whugis20150090
[4]	陈王丽, 孙涛, 陈喆３马国锐, 秦前清. 利用光流配准进行嫦娥一号CCD多视影像超分辨率重建 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(9): 1103-1108. doi: 10.13203/j.whugis20130289
[5]	张正鹏, 江万寿, 张靖. 车载立方体全景影像匹配点的粗差检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1208-1213.
[6]	焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990～2010年中国主要城市扩展特征 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
[7]	孙佳龙, 郭金运, 郭淑艳. 利用夹角余弦和聚类分析的电离层TEC混沌预测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(4): 441-444. doi: 10.13203/j.whugis20120439
[8]	冯欣, 张鹏, 徐亚明, 邹进贵. 一种利用K均值聚类的无线传感器网络节点定位算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1257-1260.
[9]	汪海洪, 岳迎春, 邹贤才, 杨元德. 基于聚类分析的卫星雷达测高波形分类研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(7): 833-836.
[10]	薄树奎, 韩新超, 丁琳. 面向对象影像分类中分割参数的选择 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 514-517.
[11]	孙开敏, 李德仁, 眭海刚. 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 423-426.
[12]	李斐, 王殊伟, 柯宝贵. 应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(3): 257-260.
[13]	江志军, 易华蓉. 一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(8): 680-683.
[14]	谢治平, 何燕, 贺贵明. 基于自适应背景估计的视频运动对象提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 332-335.
[15]	孔令罔, 朱元泓, 李琼. 以混合算法建立宽带多光谱色彩表示空间 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(9): 788-791.
[16]	种衍文, 江柳, 沈未名. 基于变化检测的视频对象提取及后继帧的对象跟踪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 748-751.
[17]	翟亮, 唐新明, 王中元, 吴岚. 1∶5万数据库内容需求调查结果的分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(4): 362-365.
[18]	刘耀林, 李兴林, 唐旭. 基于土地定级估价信息的市场比较法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(1): 75-81.
[19]	林宗坚, 袁宏永. 由双目序列影像解求运动参数的非立体匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1994, 19(1): 1-6.
[20]	吴纪桃. 因子分析用于对单元分类时与聚类分析的比较 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1991, 16(1): 56-61.

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视频对象分割及跟踪方法研究

武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室, 武汉市珞喻路129号, 430079

基金项目: 武汉大学科研启动基金资助项目(502273010)

作者简介:
沈未名,教授。现主要从事图像与视频数据压缩和编码、计算机立体视觉等方面的研究开发工作。代表成果:可视电话视频编码子系统的设计和实现;基于小波变换和神经网络的遥感影像数据压缩;基于神经网络的智能整体影像匹配等。E-mail:wnshen@public.wh.hb.cn

收稿日期: 2003-12-21
刊出日期: 2004-03-05

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 讨论和分析了视频对象全自动提取及后续帧中的跟踪过程及采用的方法,对其算法、分割性能和结果进行了比较和评述。并结合Hausdorff和Snake跟踪器,对初始对象轮廓进行跟踪。结果证明,这种跟踪方法能有效地解决对象被遮挡和形变以及背景移动的问题。

English Abstract

沈未名, 江柳, 种衍文. 视频对象分割及跟踪方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(3): 274-277.

引用本文:

沈未名, 江柳, 种衍文. 视频对象分割及跟踪方法研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(3): 274-277.

SHEN Weiming, JIANG Liu, CHONG Yanwen. Video Objects Segmentation and Tracking in Video Sequences[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(3): 274-277.

Citation:

SHEN Weiming, JIANG Liu, CHONG Yanwen. Video Objects Segmentation and Tracking in Video Sequences[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(3): 274-277.

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