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基于边界矢量场的视频运动目标检测与跟踪
摘要：
本文提出了一种基于边界矢量场的视频运动目标检测与跟踪方法。该方法利用边界矢量场分析动态背景和运动目标的区别，通过背景减除得到运动目标的边界矢量场，然后使用一种基于光流场的算法实现运动目标的跟踪。实验结果表明，该方法能够高效地检测和跟踪运动目标，有望在视频监控、交通监管等领域应用。
关键词：视频目标跟踪，边界矢量场，光流场
1.引言
随着计算机视觉研究的深入，视频目标检测与跟踪成为研究的热点之一。传统的视频目标检测与跟踪方法主要是通过运动分析，提取目标的运动特征来实现。但是，传统方法存在着计算量大、易受干扰、对运动特征的依赖性较强等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了许多新的方法。
2.相关工作
2.1基于背景减除的运动目标检测
背景减除是一种常见的视频运动目标检测技术，其应用广泛。基于背景减除的方法需要利用运动学原理，从视频序列中分离出背景和前景。通过这种方法，我们可以获取到前景图像，进而提取运动目标的轮廓。
2.2基于边界矢量场的运动目标检测
近年来，随着计算机视觉技术的发展，边界矢量场在目标检测方面得到了广泛的应用。边界矢量场是指在图像边缘上指向图像内部的矢量场。通过对边界矢量场进行分析，我们可以更加准确地提取出目标运动的轮廓。
3.方法
本文提出的基于边界矢量场的视频运动目标检测与跟踪方法主要分为两个步骤：边界矢量场分析和光流跟踪。
3.1边界矢量场分析
首先，我们需要预处理视频序列，通过背景减除得到运动目标的边界矢量场。边界矢量场可以通过计算每个像素点与其相邻像素点之间的灰度差和总体梯度来得到。在得到边界矢量场之后，我们可以使用特定的算法将运动目标的位置和轮廓分离出来。
3.2光流跟踪
得到运动目标的轮廓之后，我们需要使用一个跟踪算法实现对运动目标的跟踪。本文采用的是基于光流场的跟踪算法。该算法能够利用运动场中的像素点的灰度值信息来确定目标的位置，能够有效地跟踪目标的运动。
4.实验结果
本文采用了UCSD数据库中的视频序列进行实验。结果表明，我们提出的方法能够较为准确地检测和跟踪运动目标，且运算效率较高。
5.结论
本文提出了一种基于边界矢量场的视频运动目标检测与跟踪方法。该方法具有较高的准确性和运算效率，能够较为准确地检测和跟踪运动目标，有望在视频监控、交通监管等领域应用。