物件追蹤

物件追蹤的應用非常的實際而且廣泛。從基本的圖形比對、安全監控,到行車輔助系統,甚至是更進階的無人駕駛載具或機器人應用。

CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift)是一種常被使用的物件追蹤方法,單純使用顏色來當唯一的辨識特徵。它有一定的效果,且複雜度低,不需要大量的運算。但是不論是物件、背景太過複雜,或是物件快速移動的時候,常常會失去它的效果。本文增加了物件的邊緣特徵,來加強CAMShift的效果。將物件邊緣使用PCA(Principal Component Analysis)計算過後得到另一個特徵植。合併兩種方法讓辨識、追蹤的正確率提高。

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2009.06.27 由洪國寶教授指導研究生林易增參與 2009 資訊技術應用及管理科技會

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