An embodiment of the present invention provides a motion prediction method based on shape matching, which includes: generating the shape description of the template image; generating the determination value description of the target image; scanning the determination value description of the target image by using the shape description of the template image, and selecting the direction of the maximum sum value in the calculation result of shape matching as the prediction range of the target motion.
【技术实现步骤摘要】
一种基于形状匹配的运动预测方法
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，本专利技术涉及一种基于形状匹配的运动预测方法。
技术介绍
目标跟踪预测是近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一，它包含从目标的图像序列中检测、分类、识别、跟踪并对其行为进行理解和描述，属于图像分析和理解的范畴。从技术角度而言，目标跟踪的研究内容相当丰富，主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识；同时，动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互遮挡的处理等问题也为目标跟踪研究带来了一定的挑战。依据被跟踪目标中提取的不同特征来分类目标跟踪算法主要有基于区域的目标跟踪算法、基于特征的跟踪算法、基于活动轮廓的跟踪算法和基于均值漂移(Meanshift)的跟踪算法。目标跟踪算法具有不同的分类标准，每种算法都有其自己的基本思想、优缺点等。不同的算法优缺点各不相同，适用的场合也就不同。因此针对不同跟踪算法有些优缺点存在互补性的研究也成为目前研究的热点。国内外众多研究者综合运用各学科知识，大胆尝试进行运动目标跟踪算法研究。目前传统的目标跟踪算法经过多年研究，形成了一系...
【技术保护点】
1.一种基于形状匹配的运动预测方法，包括：生成模板图像的形状描述；生成目标图像的判定值描述；利用模板图像的形状描述在目标图像的判定值描述中进行扫描，选择形状匹配计算结果中最大和值的方向作为目标运动预测范围。
【技术特征摘要】
1.一种基于形状匹配的运动预测方法，包括：生成模板图像的形状描述；生成目标图像的判定值描述；利用模板图像的形状描述在目标图像的判定值描述中进行扫描，选择形状匹配计算结果中最大和值的方向作为目标运动预测范围。2.如权利要求1所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，生成模板图像的形状描述包括：生成所述模板图像的每个像素点的黑塞矩阵；基于所述模板图像的每个像素的黑塞矩阵生成每个像素的判定值；在所述模板图像的判定值上按一定步长进行采样标记，利用这些采样点构成整幅模板图的形状描述。3.如权利要求2所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，生成黑塞矩阵之前对所述模板图像进行高斯滤波。4.如权利要求2所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，每个像素的判定值是黑塞矩阵的行列式、黑塞矩阵的特征值或黑塞矩阵的判别式。5.如权利要求2所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，在所述模板图像的判定值上按一定步长进行采样标记，利用这些采样点构成整幅模板图的形状描述包括：当所述采样点绝对值大于阈值时，将所述采样点信息保存，符号相同的相邻点组成的集合构成形状描述。6.如权利要求2所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，目标图像的黑塞判定值描述与模板图像的黑塞判定值计算方法相同。7.如权利要求1所述的基于形状匹配的运动预测方法，其特征在于，利用模板图像的形状...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖东晋，张立群，
申请(专利权)人：阿依瓦北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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