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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Automatic Control >Dynamic Active Contours for Visual Tracking
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Dynamic Active Contours for Visual Tracking

机译：动态主动轮廓用于视觉跟踪

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Visual tracking using active contours is usually set in a static framework. The active contour tracks the object of interest in a given frame of an image sequence. A subsequent prediction step ensures good initial placement for the next frame. This approach is unnatural; the curve evolution gets decoupled from the actual dynamics of the objects to be tracked. True dynamical approaches exist, all being marker particle based and thus prone to the shortcomings of such particle-based implementations. In particular, topological changes are not handled naturally in this framework. The now classical level set approach is tailored for evolutions of manifolds of codimension one. However, dynamic curve evolution is at least a codimension two problem. We propose an efficient, level set based approach for dynamic curve evolution, which addresses the artificial separation of segmentation and prediction while retaining all the desirable properties of the level set formulation. It is based on a new energy minimization functional which, for the first time, puts dynamics into the geodesic active contour framework.
机译：使用活动轮廓的视觉跟踪通常在静态框架中设置。活动轮廓在图像序列的给定帧中跟踪感兴趣的对象。随后的预测步骤可确保下一帧的良好初始位置。这种方法是不自然的。曲线的演变与要跟踪的对象的实际动力学脱钩。存在真正的动力学方法，所有方法都是基于标记粒子的，因此容易出现此类基于粒子的实现方式的缺点。特别是，在此框架中无法自然处理拓扑更改。现在的经典水平集方法是针对余维一的流形演化而量身定制的。但是，动态曲线演化至少是一个余维问题。我们提出了一种有效的，基于水平集的动态曲线演化方法，该方法解决了分段和预测的人工分离，同时保留了水平集公式的所有理想特性。它基于新的能量最小化功能，该功能首次将动力学纳入测地线活动轮廓框架中。

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