黄奇
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种尺度和方向适应性的Mean Shift跟踪算法被引量：2
- 2015年
- 针对原始的Mean Shift跟踪算法虽能准确地估计目标位置,但对目标尺度和方向不能实现自适应估计,结合目标模型与候选目标区域的候选模型得到了反向投影图,此反向投影图可表示图像中像素点属于目标的概率,将反向投影图的矩特征应用到原始Mean Shift跟踪算法框架,实现了目标尺度和方向适应性Mean Shift跟踪.实验结果表明:该算法能有效跟踪尺度和方向变化的目标.
- 侯建华黄奇项俊郑桂林
- 关键词：矩特征目标跟踪
- 联合特征融合和判别性外观模型的多目标跟踪被引量：8
- 2015年
- 目的针对基于检测的目标跟踪问题,提出一种联合多特征融合和判别性外观模型的多目标跟踪算法。方法对时间滑动窗内的检测器输出响应,采用双阈值法对相邻帧目标进行初级关联,形成可靠的跟踪片,从中提取训练样本;融合多个特征对样本进行鲁棒表达,利用Adaboost算法在线训练分类器,形成目标的判别性外观模型;再利用该模型对可靠的跟踪片进行多次迭代关联,形成目标完整的轨迹。结果 4个视频数据库的目标跟踪结果表明,本文算法能较好的处理目标间遮挡、目标自身形变,以及背景干扰。对TUD-Crossing数据库的跟踪结果进行了定量分析,本文算法的FAF(跟踪视频序列时,平均每帧被错误跟踪的目标数)为0.21、MT(在整个序列中,有超过80%视频帧被跟踪成功目标数占视频序列目标总数的比例)为84.6%、ML(在整个序列中,有低于20%视频帧被跟踪成功目标数占视频序列目标总数的比例)为7.7%、Frag(视频序列目标真值所对应轨迹在跟踪中断开的次数)为9、IDS(在跟踪中,目标身份的改变次数)为4;与其他同类型多目标跟踪算法相比,本文算法在FAF和Frag两个评估参数上表现出色。结论融合特征能对目标进行较为全面的表达、判别性外观模型能有效地应用于跟踪片关联,本文算法能实现复杂场景下的多目标跟踪,且可以应用到一些高级算法的预处理中,如行为识别中的轨迹检索。
- 黄奇项俊侯建华张华笪邦友
- 关键词：多目标跟踪ADABOOST
- 基于FFMPEG的多路流媒体播放器的设计与实现
- 2015年
- 流媒体播放器的诞生实现了人们在互联网上看电视的梦想,改变了传统互联网只能表现文字和图片的缺陷;文章利用H.264的开源解码库FFmpeg和微软的Direct X音视频显示技术,设计了一个可应用于视频点播和视频监控系统客户端的多路解码流媒体播放器。首先介绍了媒体播放器的设计,然后介绍了其实现,该流媒体播放器软件分为数据接收、解复用、解码和显示播放四个模块,四个模块通过接口调用进行交互,实现16路画面同时播放。
- 刘志军袁然黄奇郑桂林
- 关键词：互联网音视频流媒体播放器模块化设计
- 霍夫森林随机场在图像分割上的应用
- 2015年
- 霍夫森林随机场是近年提出的一种计算机视觉计算框架。文章介绍了基于霍夫森林随机场的图像分割方法,并对算法进行了软件仿真。在benchmark数据集上的实验表明,该方法与现有技术相比分割误差较小,且计算速度较快。
- 郑桂林刘志军黄奇
- 关键词：图像分割条件随机场
