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【24h】

Object tracking in video sequence using Modified Kalman filter with a shrinking active contour as a measuring tool.

机译：视频视频中的目标跟踪使用带有缩小的活动轮廓的改良Kalman滤波器作为测量工具。

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摘要

Object tracking in video is an important ongoing research with application in the field of human object interaction recognition in video sequences and other multimedia. In the present study, we employ the Kalman Filter, which provides a method capable for predicting and estimating the mass center position of the object in the next frame. Further, we have elaborated and modified the Kalman Filter such that to apply parametric shrinking active contour (S-ACES) with a large capture range as a segmenting tool to determine the location of the object in the present frame. This location is used to predict object's position in the next consecutive frame of a video sequence by using the Modified Kalman algorithm. The Predicted position results may contain some error. To minimize error in prediction, we introduce an estimated position that provides object's more accurate location in the next consecutive frame. A number of experiments are performed with video clips to validate the theory in a way that keeps the accuracy of tracking.
机译：视频中的对象跟踪是一项重要的正在进行的研究，其在视频序列和其他多媒体中的人类对象交互识别领域中得到了应用。在本研究中，我们采用了卡尔曼滤波器，它提供了一种能够预测和估计下一帧物体的质心位置的方法。此外，我们已经详细阐述和修改了卡尔曼滤波器，以便将具有较大捕获范围的参数收缩主动轮廓（S-ACES）应用为分割工具，以确定对象在当前帧中的位置。通过使用修改的卡尔曼算法，此位置可用于预测对象在视频序列的下一个连续帧中的位置。预测排名结果可能包含一些错误。为了最大程度地减少预测误差，我们引入了一个估计位置，该位置在下一连续帧中提供了对象的更准确位置。使用视频剪辑进行了大量实验，以保持跟踪准确性的方式验证理论。

著录项

  • 作者

    Kandhare, Pravinkumar G.;

  • 作者单位

    Texas A&M University - Commerce.;

  • 授予单位 Texas A&M University - Commerce.;
  • 学科 Computer Science.;Artificial Intelligence.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2013
  • 页码 31 p.
  • 总页数 31
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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