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基于快速红外的动态人体轮廓跟踪方法 (2011年)

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简介：
本文提出了一种基于快速红外技术的动态人体轮廓跟踪方法，有效解决了复杂背景下的人体检测与跟踪问题，具有实时性强、精度高的特点。 为了实现红外图像序列中人体轮廓的精确跟踪，本段落提出了一种基于快速水平集的新算法。首先，在目标区域及其邻近背景区域内采用模式分类中的最近邻决策思想来构建速度函数；然后利用基于动态邻近区域的快速水平集演化目标边界曲线以完成对目标的轮廓追踪。实验结果表明，该方法能够适应目标尺度的变化、处理目标分裂或合并的情况，并准确获取人体轮廓。

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  • 基于快速红外的动态人体轮廓跟踪方法 (2011年)
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    本文提出了一种基于快速红外技术的动态人体轮廓跟踪方法，有效解决了复杂背景下的人体检测与跟踪问题，具有实时性强、精度高的特点。 为了实现红外图像序列中人体轮廓的精确跟踪，本段落提出了一种基于快速水平集的新算法。首先，在目标区域及其邻近背景区域内采用模式分类中的最近邻决策思想来构建速度函数；然后利用基于动态邻近区域的快速水平集演化目标边界曲线以完成对目标的轮廓追踪。实验结果表明，该方法能够适应目标尺度的变化、处理目标分裂或合并的情况，并准确获取人体轮廓。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的图像轮廓提取与追踪算法实现代码。利用先进的边缘检测和轮廓分析技术，可以有效地识别并跟踪各类图像中的目标边界信息，广泛应用于机器视觉、机器人导航等领域。 这段文字描述的是用于提取图像轮廓的MATLAB源代码集合，包含了五个独立且可运行的程序文件，并采用轮廓跟踪算法实现功能。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本源码利用MATLAB实现基于轮廓跟踪技术的图像轮廓自动提取，适用于目标识别、特征提取等领域，为相关研究与应用提供便捷工具。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，这些代码基于轮廓跟踪算法编写，并且可以正常运行。共包含5个独立的源代码文件。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的图像轮廓提取及跟踪算法的源代码。通过先进的边缘检测和曲线拟合技术，准确地识别并追踪图像中的关键轮廓信息。适用于科研、教育与工程实践等多个领域的需求。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，共有五个程序，并且这些代码都是正确可运行的。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    这段简介描述了一个使用MATLAB编写的代码库，专注于通过轮廓跟踪技术来实现图像中目标对象边缘的有效检测和提取。该工具为研究人员及开发者提供了一种强大的方式去分析图片中的形状信息，适用于物体识别、模式识别等多个领域。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，这些代码基于轮廓跟踪算法编写，并且都是可以正常运行的。这套代码包含5个独立的程序文件。
     
  • 基于MPC的轮式移动机器人路径跟踪方法
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    本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的轮式移动机器人路径跟踪算法，有效提升了机器人的运动精度和响应速度。 本段落提出了一种基于扰动观测器的模型预测控制方法来解决轮式移动机器人在存在输入干扰情况下的路径跟踪问题。通过设计非线性干扰观测器来估计并补偿外部干扰，同时针对机器人的输入限制采用了具有渐近收敛性的名义模型预测控制策略。仿真结果表明，在有缓慢变化的输入扰动的情况下，所提出的方案能够使轮式移动机器人精确地遵循预设路径。
     
  • 实时轮廓误差评估的新方法（2011年）
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    本文提出了一种用于实时评估加工零件轮廓误差的新方法，旨在提高制造过程中的精度和效率。通过利用先进的测量技术和算法优化，该方法能够快速准确地识别并纠正生产过程中的偏差，确保产品质量符合高标准要求。 基于对离线轮廓误差计算方法的分析，并考虑到高档数控系统实时任务的需求，本段落提出了一种在线实时估算轮廓误差的方法。该方法解决了传统方式中对于任意加工曲线而言，由于轮廓误差计算过程复杂且计算量大而导致难以应用于实际操作的问题。通过双轴运动实验验证发现，新算法具有极小的计算需求，并能够满足实时处理的要求；同时，它提供的轮廓误差估计结果非常精确，不仅有助于指导当前控制参数的选择，还支持对轮廓误差调控效果进行即时观察和评估。
     
  • 基于Kalman滤波的动态行人检测与跟踪方法
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    本研究提出了一种基于Kalman滤波的动态行人检测与跟踪方法，有效提升复杂场景下的行人定位精度和稳定性。 使用Kalman滤波实现动态行人检测与跟踪。
     
  • 基于步态识别的行人轮廓提取（2012年）
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    本文发表于2012年，专注于研究如何通过步态识别技术有效提取行人的轮廓特征，为身份验证提供一种新的生物识别方法。 本段落提出了一种基于Surendra背景更新算法的背景减除法来检测静态背景下的运动人体，并为视频场景建立自适应背景模型。通过原始图像与背景模型之间的差异，提取前景物体并进行一系列预处理操作以去除噪声和优化信息提取效果，包括二值化、数学形态学分析、连通性分析以及尺度归一化等步骤。 特别地，在本段落中重点讨论了在二值化过程中自适应阈值选择的多种方法，并总结出Kapur熵阈值选取法的优势。这种方法通过最大化图像的信息熵来确定最佳分割点，从而有效减少噪声的影响并提高轮廓提取的质量和准确性。信息熵表示灰度级分布的不确定性；当图像被划分为前景与背景时，每一部分的信息熵应尽可能大以确保两者的最大区别性。 综上所述，本段落介绍了一种用于步态识别中行人轮廓提取的方法：通过动态更新背景模型来检测运动人体，并对获取到的前景物体进行一系列预处理操作。特别是在二值化过程中采用了Kapur熵阈值选取法确定最佳分割点，从而提高了后续跟踪与识别过程中的数据质量。这种方法为实现更精确和可靠的步态识别奠定了坚实基础。
     
  • 基于MATLAB的红外目标跟踪代码
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    本项目基于MATLAB开发，提供一套用于处理和分析红外视频流中目标跟踪问题的代码。通过先进的算法实现高效、准确的目标识别与追踪功能。 红外目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，在安全监控、无人驾驶及航空航天等领域有着广泛的应用价值。本段落提供了一个基于MATLAB实现的红外目标跟踪代码案例，对于学习与研究相关的算法具有一定的参考意义。 作为一种强大的数学计算工具和数据分析平台，MATLAB也非常适合进行图像处理和计算机视觉实验。在红外目标跟踪中，其优势在于丰富的内置函数库以及直观易懂的编程语法，这使得开发者能够迅速搭建并测试多种跟踪模型。 通常来说，红外图像的目标跟踪涉及以下关键步骤： 1. **预处理**：由于可能存在的噪声及背景干扰问题，在该阶段需进行去噪（如应用高斯滤波或中值滤波）、对比度增强以及灰度化等操作以提高目标与背景的区分能力。 2. **目标检测**：采用合适的算法定位图像中的特定对象。在MATLAB环境下，可以利用vision.HistogramBasedTracker、vision.KalmanFilter等内置工具实现这一过程。 3. **特征提取**：从目标中抽取显著特性，如形状、颜色和纹理信息，并通过这些属性来辅助后续跟踪操作。常用的特征包括HOG（方向梯度直方图）与SIFT（尺度不变特征变换）等方法。 4. **目标追踪**：基于已获取的特性选择适当的算法进行实际追踪工作。常见的方案有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法和自适应运动模型，MATLAB中提供了vision.KalmanFilter及vision.BayesFilter等功能来简化实现流程。 5. **状态更新与评估**：根据前一帧的目标位置信息以及当前帧的特征匹配结果不断调整目标的状态估计，并通过计算IoU（交并比）或定位误差等方式对跟踪效果进行评价，以确保追踪性能满足需求。 6. **循环迭代**：重复执行上述步骤直至完成整个追踪过程为止。 在提供的代码库中，你可以找到作者实现的具体算法细节。阅读理解这些代码有助于掌握如何利用MATLAB环境集成各项技术构建完整的红外目标追踪系统，并且为后续改进与优化现有方案提供了可能方向。 这一实例对于希望深入了解该领域技术的开发者来说非常有价值，它不仅帮助你熟悉基本处理技巧还能指导你在实际项目中应用计算机视觉算法。通过学习和实践可以提升你的专业技能水平。