吉林大学学报(理学版) ›› 2022, Vol. 60 ›› Issue (3): 641-646.
龙年
LONG Nian
摘要: 针对已有视频关联跟踪方法无法准确提取关联动作轨迹, 导致视频关联动作跟踪结果出现较大偏差, 且跟踪速率较低的问题, 提出一种基于轨迹提取算法的视频关联动作跟踪方法. 首先, 根据多元组理念组建多元组轨迹提取模型, 划分运动视频图像特征分布矢量化集合, 计算视频图像分割支持向量机临界值; 其次, 通过颜色系统分离像素特征, 利用虚拟视景重构输出关联动作轨迹提取值; 再次, 在多粒度滤波器训练中设置预期输出值, 采用Fourier变换将卷积计算转变成点乘运算, 计算各粒度下边界最小矩形重叠率; 最后, 通过欧氏距离获得两个边界最小矩阵变换情况, 明确各粒度的轨迹波动程度, 完成视频关联动作跟踪全过程. 实验结果表明, 该方法的视频关联动作跟踪速率为14.9 帧/s, 能有效提高目标跟踪速率, 实现精准的视频关联动作跟踪.
中图分类号: