毕业论文外文翻译-移动图像监控系统设计（适用于毕业论文外文翻译+中英文对照）.doc

毕业设计(论文)文献翻译 学生姓名： *** 学 号： ************* 所在学院： 自动化 专 业： 自 动 化 中文译文题目： 运动图像和运动矢量检测综述 英文原文题目： A survey on motion amage and the search of motion vect 指导教师： ***** ****年**月**日 运动图像和运动矢量检测综述 经过运动检测，监控系统一般会在图像序列中一帧一帧地跟踪着运动目标。跟踪算法在处理过程中通常会与运动检测有很大的交叉。跟踪通常需要使用诸如点，线或块特征来匹配连续帧的目标。常用的数学工具有卡尔曼滤波，Condensation算法，动态贝叶斯网络，测地线法等。跟踪方法可分为四大类：基于区域的跟踪，基于动态轮廓的跟踪，基于特征跟踪和基于模型的跟踪。应当指出，这种分类不是绝对的，在不同类别的算法可以集成在一起。 A、基于区域的跟踪 基于区域的跟踪算法跟踪目标是以移动目标对应的图像区域变化为根据的。对于这些算法，背景图像是保持动态的，运动区域通常由背景相差法检测到。Wren等。利用小区域特征进行室内单人的跟踪。文中将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成， 利用高斯分布建立人体和场景的模型， 属于人体的像素被规划于不同的身体部分， 通过跟踪各个小区域块来完成整个人的跟踪。最近，McKenna等在中利用色彩和梯度信息建立自适应的背景模型， 并且利用背景减除方法提取运动区域， 有效地消除了影子的影响； 然后， 跟踪过程在区域、人、人群三个抽象级别上执行， 区域可以合并和分离， 而人是由许多身体部分区域在满足几何约束的条件下组成的， 同时人群又是由单个的人组成的， 因此利用区域跟踪器并结合人的表面颜色模型， 在遮挡情况下也能够较好地完成多人的跟踪。至于基于区域的车辆跟踪方面也有一些典型的系统，像美国联邦航空管理局（联邦公路管理局）CMS动员系统支持系统和由Berkeley组开发的喷气推进系统等实验室（JPL）和PATH系统。 虽然他们在只包含几个对象（如公路）工作很有成效，基于区域的跟踪算法不能可靠地处理对象之间的遮挡的情景。此外，由于这些算法只能获得在该区域的跟踪结果，实质上是对运动检测，轮廓或三维程序构成的对象不能被实现。（三维目标的构成包括了定位与定向）。因此，这些算法不能满足严密监视零乱的背 景或多个移动对象的要求。 B. 基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪算法是利用封闭的曲线轮廓来表达运动目标， 并且该轮廓能够自动连续地更新]。这些算法的目的是直接提取形状的科目，并提供比基于区域算法更有效的描述。 Paragios等在中利用短线程的活动轮廓， 结合Level Set 理论在图像序列中检测和跟踪多个运动目标。Peterfreund采用基于卡尔曼滤波的活动轮廓来跟踪非刚性的运动目标。Isard等在中利用随机微分方程去描述复杂的运动模型， 并与可变形模板相结合应用于人的跟踪。Malik等在中已成功地应用于主动轮廓的方法进行车辆跟踪。相对于以区域为基础的跟踪算法，主动轮廓线的算法描述对象更加简便，更有效地降低计算复杂度。即使在干扰或部分遮挡，这些算法仍可连续跟踪对象。但是，跟踪精度是有限的轮廓水平。在三维状态下，从它在图像平面轮廓对象的恢复是一个要求很高的问题。另一个困难是，活动轮廓的算法是高度敏感的跟踪初始化，因此初始化跟踪很困难的。 C.基于特征的跟踪 基于特征的跟踪算法通过对象提取的元素进行识别和跟踪，集群向更高层次的功能，然后匹配图像间的特征。基于特征的跟踪算法可以根据所选功能性质进一步分为三个类别：基于整体特征的算法，基于局部特征的算法，和基于依赖图形的算法。 ?基于整体特征的算法的特征包括质心，周长，面积和颜色等。Polana等在[33]中提供一个很好的基于整体特征的跟踪例子。将每个人用一个矩形框封闭起来， 封闭框的质心被选择作为跟踪的特征； 在跟踪过程中若两人出现相互遮挡时， 只要质心的速度能被区分开来，跟踪仍能被成功地执行。 ?基于局部特征的跟踪算法的特征包括线段，曲线段和角顶点等。 ?基于图形的算法的特征包括各种间距和特征间的几何关系。 以上三种方法可以结合起来。Jang在中利用区域的形状、纹理、色彩和边缘特征信息建立了活动模板， 结合卡尔曼滤波的预测方法， 使特征匹配能量函数最小化来完成运动目标的跟踪过程， 该活动模型对于非刚性目标的跟踪具有很好的自适应性。 一般来说，根据他们对二维图像的作用，基于特征的跟踪算法可