模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (3): 313-318    DOI:
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基于PCA/Snake混合模型的运动目标外轮廓求解*
李春明1,2,李玉山1,张大朴1,刘洋1
1.西安电子科技大学 计算机辅助设计研究所 西安 710071
2.河北科技大学 信息科学与工程学院 电子信息工程系 石家庄 050054
Contour Extraction of Moving Objects Based on PCA/Snake Mixture Model
LI ChunMing1,2, LI YuShan1, ZHANG DaPu1, LIU Yang1
1.Institute of Electronic Computer Aided Design, Xidian University, Xi’an 710071
2.Department of Electronic and Information Engineering, School of Information Science and Engineering, Heibei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050054

全文: PDF (1460 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 提出一种基于PCA/Snake混合模型的运动目标外轮廓求解算法.该算法首先基于改进的主成分分析(PCA)模型和特征前景进行运动目标检测.然后根据目标的检测结果,基于Snake模型精确求解出运动目标的外轮廓.实验结果表明,本文算法提取的运动目标位置较精确,可同时提取图像序列中的多运动目标,且运算速度较快.
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作者相关文章
李春明
李玉山
张大朴
刘洋
关键词 主成分分析(PCA)动态轮廓模型(Snake)运动目标外轮廓提取特征前景    
Abstract:Based on a Principal Component Analysis (PCA)/Snake mixture model, an algorithm for contour extraction of moving objects is proposed. Firstly, the moving objects in the image sequences are detected based on an extended PCA model and eigenforground. The extended PCA model can be used directly to process image sequences. Secondly, the precision contour of moving object is extracted based on a Snake model according to the detection result of the moving object. The experimental results show that the proposed algorithm extracts the moving object precisely with a high speed.
Key wordsPrincipal Component Analysis (PCA)    Snake    Moving Object    Contour Extraction    EigenForeground   
收稿日期: 2006-02-27     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金(No.6017004)、教育部博士点基金(No.20010701003)资助项目
作者简介: 李春明,女,1972年生,副教授,博士,主要研究方向为人脸识别、运动视觉的研究、大规模集成电路设计等.Email:fly111777@sohu.com.李玉山,男,1945年生,教授,主要研究方向为电子CAD技术基础、电子系统及专用集成电路CAD技术、计算机视觉技术、视觉视频专用集成电路设计、电子设计自动化及设计/制造一体化等.张大朴,男,1977年生,博士,主要研究方向为计算机视觉、运动图像处理、大规模集成电路设计等.刘洋,男,1980年生,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉、运动图像处理、大规模集成电路设计等.
引用本文:   
李春明,李玉山,张大朴,刘洋. 基于PCA/Snake混合模型的运动目标外轮廓求解*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(3): 313-318. LI ChunMing , LI YuShan , ZHANG DaPu , LIU Yang. Contour Extraction of Moving Objects Based on PCA/Snake Mixture Model. , 2007, 20(3): 313-318.
链接本文:  
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