二叉树模型在目标跟踪中的应用

摘要：

目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题,广泛应用于视频监控、 交通监视、医学诊断等领域.文中提出了一种基于二叉树模型的目标跟踪算法,该方法通过二叉树分块,将图像的目标区域分割为若干大小不一的同类块,块内像素相近,可用一个值或向量统一表示;块间像素差距较大,从而构成整个目标的特征描述模型.并从准确性和跟踪速度两个方面对CT算法、基于四叉树模型的算法(QT算法)和提出的基于二叉树模型的算法(BT算法)进行了比较,结果表明:与基于四叉树模型的算法相比,基于二叉树模型的跟踪算法在准确性方面几乎不受影响的前提下,跟踪速度显著提升;与以跟踪速度快闻名的判别式CT算法相比,在跟踪速度大致相当的前提下,跟踪准确性却更好.

关键词：二叉树模型、四叉树模型、目标跟踪、图像分块、准确性、跟踪速度

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目 ;广东省自然科学基金资助项目 ;高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题 ;广东高校优秀青年创新人才培养计划项目 ;华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 ;国家留学基金资助出国留学项目 ;广东省大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：42-50