【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于超像素的主动轮廓跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:将训练图像分为目标和背景两部分,进行超像素分割,提取每个超像素的特征向量,构建目标训练样本池Tobj和背景训练样本池Tbac;S2:根据训练样本采用测度学习方法得到距离测度的投影矩阵L,投影矩阵L每隔m,m≥1帧测试图像更新一次;S3:根据训练样本池和距离测度的投影矩阵L,构建基于超像素的判别式表观模型,其中每个超像素的置信分数的计算公式为:Scsp=1-P(sp|bac)/P(sp|obj)1+P(sp|bac)/P(sp|obj)其中P(sp|obj)和P(sp|bac)分别表示超像素sp属于目标类obj和背景类bac的似然概率,采用非参数的核密度估计方法得到;S4:在当前帧测试图像中选定包括目标在内的一个局部区域,对该局部区域进行超像素分割,超像素数量记为N,提取得到每个超像素spk,1≤k≤N的特征向量fk;根据步骤S3中的置信分数计算公式计算每个超像素的置信分数得到测试图像的置信图;S5:根据步骤S4中得到的置信图构建测试图像的速度场Fdatai,j=Scspkifxi,j∈{spk}k=1N- ...
【技术特征摘要】
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