在视频图像中识别出目标的算法

木白_魄 2012-05-10 01:17:39

在有源目标图像的情况下，在视频的图像中识别出这个目标。
小弟现在暂时知道的只有模板匹配算法，不过效率好像不是很高，有没有
更好的算法呢？求指教。不胜感激。
才刚注册，没有分给。只求好心解答一下

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greykid 2012-05-18

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不要求实时性的话可以考虑下SIFT

ljbsdu 2012-05-17

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用SIFT或SURF等局部不变特征效果还比较好，OpenCV中有例子可用

觅食的猫猫 2012-05-12

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我明白你的意思，就是这个视频中的那样。
http://v.youku.com/v_show/id_XMjU1NDg3NDIw.html

zjz8204 2012-05-12

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你把目标的特征量提取出来，比较典型的特征，然后用特征量去匹配，这样效率会高。

木白_魄 2012-05-10

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[Quote=引用 1 楼的回复:]

这得跟据你具体是什么目标具体确定算法，一般的就是用神经网络
[/Quote]
我是想做一个用摄像头扫描过目标后就可以一直追踪这个目标的东西

wq19901103wq 2012-05-10

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这得跟据你具体是什么目标具体确定算法，一般的就是用神经网络

这是SIFT算法详解博文中附录2 http://blog.csdn.net/zddmail/article/details/7521424 源码包括高斯模糊实现，sift的实现细节。

本项目设计并实现了基于 yolov3 的行人目标检测算法，并将该目标检测算法应用在图像和视频的识别检测之中。实现的主要功能有：yolov3 目标检测算法的改进对静态图像中的行人进行识别项目封装了 python 函数用于处理静态图像，函数接口传入参数指向待处理图像路径图像的读入和处理，使用 openCV 框架进行处理，使用函数将图像从硬盘读入内存，并使用读入之前预训练的模型之后，将将输入的检测特征图转换成二维张量，并将网络前向传播使用目标分数阈值，对输出结果进行处理，保证检测进度，提高准确性

基于图像的行为识别算法主要关注单帧图像中的特征提取和分类，适用于静态场景或单帧图像的行为分析。而基于视频的行为识别算法则需要处理视频中的时序信息，适用于动态场景和连续行为的识别。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行为识别算法逐渐成为主流，能够自动学习特征并处理复杂的时序信息，提高了行为识别的准确率和效率。基于图像的行为识别：适用于静态场景或单帧图像的行为分析，主要使用手工特征提取或深度学习方法。基于视频的行为识别：适用于动态场景和连续行为的识别，主要使用深度学习方法，如CNN-LSTM、3D卷积网络等。

定义：目标检测算法旨在识别图像或视频中的目标对象，并确定其在图像或视频中的位置。目标：解决“目标是什么”和“目标在哪里”两个问题，即要识别出图像中的目标类别，并确定它们在图像中的位置。目标检测算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的目标检测算法在精度和速度上都取得了显著的提升。不同的算法在应用场景和性能上各有优劣，需要根据具体需求进行选择。

一，基本概念 1.什么是目标检测？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题

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