一种基于Kalman滤波的视频对象跟踪方法

摘要：

为了更加准确地预测对象的位置和运动,利用刚体运动模型导出最佳Kalman系数,通过Kalman反馈滤波器对Moscheni等人提出的视频对象分割与跟踪算法[1]进行改进,提出了一种将离散Kalman滤波技术用于视频序列的对象跟踪方法.这种方法可用于有关场景描述的各种应用领域中,如在机器视觉的研究中,对动态场景进行分析与理解;在基于对象的视频编码中(如MPEG-4),对视频对象进行分割后,分别进行编码,从而改善编码的可分级性及编码效率.实验结果表明,采用这种方法可以有效地改善时间-空间分割和目标跟踪,有助于更好地理解动态场景,并表现出良好的鲁棒性.

关键词：Kalman滤波、视频对象跟踪、视频编码、运动预测

所属期刊栏目：7

分类号：TN919.81

资助基金：国家自然科学基金69973018;湖北省自然科学基金99J009

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：606-609