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智能视 频分析发展的难点
发布者:admin 发布时间:2013/12/2 阅读:2957
       认为智 能视频剖析其本身开展也存在诸多缺陷,由于实 践环境中光照变化、目的运动复杂性、遮挡、目的与背景颜色类似、杂乱背
 
景等都 会增加目的检测与跟踪算法设计的难度,其难点 问题主要在以下几个方面: 
 
   背景的复杂性:光照变 化惹起目的颜色与背景颜色的变化,可能形 成虚假检测与错误跟踪。采用不 同的颜色空间能够减轻光照变
 
化对算法的影响,但无法 完整消弭其影响;场景中 前景目的与背景的互相转换,与行李的放下、拿起,车辆的启动与中止;目的语
 
背景颜 色类似时会影响目的检测与跟踪的效果;目的阴 影与背景颜色存在差异通常被检测为前景,这给运 动目的的分割与特征提取
 
带来艰难。 
 
  目的特征的取舍:序列图 像中包含大量可用于目的跟踪的特征信息,如目的的运动、颜色、边缘以及纹理等。但目的的特征信
 
息普通是时变的,选取适 宜的特征信息保证跟踪的有效性比拟艰难。 
 
  遮挡问题:遮挡是 目的跟踪中必需处理的难点问题。运动目 的被局部或完整遮挡,又或是 多个目的互相遮挡时,目的局部不可
 
见回形 成目的信息缺失,影响跟踪的稳定性。为了减 少遮挡带来的歧义性问题,必需正 确处置遮挡时特征与目的间的对应关系。 
 
  统筹实时性与鲁棒性:序列图 像包含大量信息,要保证 目的跟踪的实时性请求,必需选 择计算量小的算法。鲁棒性是目的跟踪
 
的另一个重要指标,进步算 法的鲁棒性就是要使算法对复杂背景、光照变 化和遮挡等状况有较强的顺应性,而这又 要以复杂的运算
 
为代价。 
 
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