Thuật toán bắt bám đối tượng dựa trên mô hình phân loại Bayes và đặc trưng Haar xám trên thiết bị ảnh nhiệt
52 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.92.2023.137-143Từ khóa:
Bắt bám đối tượng; Đặc trưng Haar xám; Đối tượng ảnh nhiệt.Tóm tắt
Bắt bám đối tượng dựa trên camera ảnh nhiệt là vấn đề cốt lõi được ứng dụng trong các hệ thống giám sát an ninh. Trong quá trình hoạt động, kích thước và hình dạng của đối tượng có thể thay đổi liên tục, đặc biệt đối tượng ảnh nhiệt có độ nhiễu lớn, đường viền mờ, gây khó khăn cho quá trình bắt bám. Bài báo đề xuất nghiên cứu thuật toán mới dựa trên đặc Haar xám của đối tượng ảnh nhiệt và mô hình phân loại Bayes để bắt bám trên nền ảnh hồng ngoại. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu quả của thuật toán đề xuất.
Tài liệu tham khảo
[1]. Qu You-Shan, Fan Xue-Wu, Li Ying-Cai, Wen De-Sheng, Tian Wei-Jian, “Real-time detection of moving point targets in staring binocular imaging system”, Opto- Electronic Engineering, 33(1): 42-45, (2006). DOI: https://doi.org/10.1117/12.668038
[2]. Sun S G., “Target detection using local fuzzy thresholding and binary template matching in forward-looking infrared images”, Optical Engineering, 46(3), (2007). DOI: https://doi.org/10.1117/1.2714987
[3]. Li Long, Li Jun-Shan, Ye Xia, “Airborne infrared target tracking based on Mean Shift”, Infrared and Laser Engineering, 36(2): 229- 232, (2007).
[4]. Sun Ning, Wang Shou-Feng, Bai Jun-Qi, Zhao Chun-Guang, “A Real-Time Method for Infrared Target Tracking”, Electronics Optics & Control, 19(10): 25- 29, (2012).
[5]. Gupta U, Dutta M, Vadhavaniya M., “Analysis of Target Tracking Algorithm in Thermal Imagery”, International Journal of Computer Applications, 71 (16): 34- 41, (2013). DOI: https://doi.org/10.5120/12443-9140
[6]. Ling Jian-Guo, Liu Er-Qi, Liang Hai-Yan, Yang Jie, “Infrared target tracking method based on regularized observation vector H infinity particle filter”, Infrared and Laser Engineering, 36(4): 534- 538, (2007).
[7]. Li Z, Chen J, Gu Y, Tang L, Dai Z, Fu H., “Small moving infrared space target tracking algorithm based on probabilistic data association filter”, Infrared Physics & Technology, 2014, 63(2): 84-91. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infrared.2013.12.003
[8]. Li X L and Askar H., “Infrared dim-small target tracking algorithm based on local similarity”, Laser and Infrared, 51(5): 668-674, (2021).
[9]. Wang L, Ouyang W, Wang X, Lu H., “Visual Tracking with Fully Convolutional Networks”, In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 3119-3127, (2015). DOI: https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.357
[10]. Ma C, Huang J B, Yang X, Yang M H., “Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking”, Pro. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 3074-3082, (2015). DOI: https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.352
[11]. Zhang K, Liu Q, Wu Y, Yang M H., “Robust Visual Tracking via Convolutional Networks Without Training”, IEEE Transactions on Image Processing, 25(4): 1779-1792, (2016).
[12]. Ji Q B, Chen K C., “Infrared target tracking algorithm based on attention mechanism enhancement and target model update”, Journal of Image and Graphics, 28(9): 2856-2871, (2023). DOI: https://doi.org/10.11834/jig.220459
[13]. Zhang K, Zhang L, Yang M H., “Fast Compressive Tracking”, IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 36(10): 2002- 2015, (2014). DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2014.2315808
[14]. Diaconis P, Freedman D., “Asymptotics of Graphical Projection Pursuit”, Annals of Statistics, 12(3): 793-815, (1984). DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176346703
[15]. Felsberg M, Berg A, Hager G, et al, “The Thermal Infrared Visual Object Tracking VOT-TIR2015 Challenge Results”, In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, 76- 88, (2015).
[16]. Wang N, Yeung D Y., “Learning a deep compact image representation for visual tracking”, Advances in Neural Information Processing Systems, 809-817, (2013).
[17]. Xue L, Wang Z. Chen Y., “Multi-target Tracking Algorithm Based on TLD under Dynamic Background”, International Journal of Hybrid Information Technology, 8(7): 267- 276, (2015). DOI: https://doi.org/10.14257/ijhit.2015.8.7.25
