本发明公开了一种适用于RGB-D相机的快速目标跟踪方法，属于视频分析及三维点云处理领域。该方法是在传统模板匹配的基础上，利用RGB-D得到的深度信息，将模板匹配得到的二维响应图投影到三维空间，得到三维响应图，通过Parzen窗口方法搜索三维响应图的局部极大值，从而确定物体在三维空间中的位置，而得到的三维位置又能为下一时刻的模板匹配提供精确的尺度信息，从而得到更为准确的跟踪结果。本发明能够用于视频监控、增强现实、机器人视觉导航等领域中，实现对目标实时、准确的追踪。
📄 2018102581905
📂 G06T7_223
👤 南京邮电大学
📅 2018-03-27
本发明公开了一种基于HEVC的运动目标检测和跟踪方法。该方法包括如下步骤：步骤1：从HEVC码流中提取当前帧编码视频的编码单元结构、运动矢量及预测模式；步骤2：编码块尺寸归一化；步骤3：确定运动宏块；步骤4：计算运动宏块的运动矢量权重；步骤5：运动目标检测；步骤6：运动目标分类；步骤7：运动目标跟踪。本发明利用HEVC编解码过程中产生的运动矢量、编码单元划分方式、预测模式等信息进行运动目标检测与跟踪，避免不必要的数字图像处理过程，从而减少计算的复杂度，而且在不破坏原有压缩视频数据的基础上进行快速的运动目标检测和跟踪。
📄 201810252619X
📂 G06T7_223
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-03-26
本发明公开了一种基于深度特征学习的软组织表面运动跟踪方法，在图像三角剖分、重心坐标系理论与深度匹配三种算法的改进结合下，构造了一种无标记少样本的软组织特征跟踪算法模型，然后通过该模型实现对人体软组织目标区域准确、快速的表面运动跟踪，解决了以往各种特征跟踪中或者目标跟踪中需要大量标记样本的问题，符合当前临床医疗发展的需要。
📄 2020115256482
📂 G06T7_223
👤 电子科技大学
📅 2020-12-22
本发明请求保护一种结合背景信息的尺度自适应相关滤波跟踪方法，属于计算机视觉领域。所述方法主要包括以下步骤：基于第t帧的目标信息训练出一个判别的相关滤波分类器；利用前一帧的分类器作用于当前的跟踪目标以获取当前的候选目标；再通过构建的尺度池对候选的目标做尺度比较，得到相对应的尺度判别因子SSF；基于SSF对候选的目标区域采用不同的应对措施，得到最终的目标尺度。本发明通过结合目标的背景信息增加了分类器的判别性能，提高了跟踪器的鲁棒性。
📄 2018113076420
📂 G06T7_223
👤 重庆邮电大学
📅 2018-11-05
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