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首页> 外文期刊>Journal of Real-Time Image Processing >Directional Prediction CamShift algorithm based on Adaptive Search Pattern for moving object tracking
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Directional Prediction CamShift algorithm based on Adaptive Search Pattern for moving object tracking

机译：基于自适应搜索模式的运动目标定向预测CamShift算法

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Moving object tracking is a fundamental task on smart video surveillance systems, because it provides a focus of attention for further investigation. Continuously Adaptive MeanShift (CamShift) algorithm is an adaptation of the MeanShift algorithm for moving objects tracking significantly, and it has been attracting increasing interests in recent years. In this work, a new CamShift approach, Directional Prediction CamShift (DP-CamShift) algorithm, is proposed to improve the tracking accuracy rate. According to the characteristic of the center-based motion vector distribution for the real-world video sequence, this work employs an Adaptive Search Pattern (ASP) to refine the central area search. The proposed approach is more robust because it adapts the optimal search pattern methods for the most adequate direction of the moving target. Since the fast Motion Estimation (ME) method has its own moving direction feature, we can adaptively use the most proper fast ME method to the certain moving object to have the best performance. Furthermore for estimation in large motion situations, the strategy of the DP-CamShift can preserve good performance. For the test video sequences with frame size of 320 x 240, the experimental results indicate that the proposed algorithm can have an accuracy rate of 99 % and achieve 23 frames per second (FPS) processing speed.
机译：运动对象跟踪是智能视频监控系统的一项基本任务，因为它为进一步研究提供了关注的焦点。连续自适应MeanShift（CamShift）算法是对MeanShift算法的一种改编，用于显着跟踪运动对象，近年来，它引起了越来越多的关注。在这项工作中，提出了一种新的CamShift方法，即方向预测CamShift（DP-CamShift）算法，以提高跟踪准确率。根据现实世界视频序列中基于中心的运动矢量分布的特征，这项工作采用了自适应搜索模式（ASP）来优化中心区域搜索。所提出的方法更加健壮，因为它针对移动目标的最适当方向调整了最佳搜索模式方法。由于快速运动估计（ME）方法具有其自身的运动方向特征，因此我们可以针对特定运动对象自适应地使用最合适的快速ME方法，以实现最佳性能。此外，对于大运动情况下的估计，DP-CamShift的策略可以保持良好的性能。对于帧尺寸为320 x 240的测试视频序列，实验结果表明，该算法的准确率可达99％，可实现每秒23帧（FPS）的处理速度。

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