【摘 要】
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针对传统图像标志点自动跟踪方法边缘轮廓特征模糊,导致跟踪性能受限的问题,提出体育运动图像序列标志点自动跟踪方法。由图像的几何不变矩与弱边缘特征量的几何分布,构建图
【基金项目】
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国家社会科学基金项目《我国学龄儿童(7-15岁)动作学习能力评级指标与发展常模研究》(No.17XTY007)
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针对传统图像标志点自动跟踪方法边缘轮廓特征模糊,导致跟踪性能受限的问题,提出体育运动图像序列标志点自动跟踪方法。由图像的几何不变矩与弱边缘特征量的几何分布,构建图像的分块模型,将待跟踪图像归入分块子空间,获取局部动态特征点检测输出,计算局部动态特征重建轮廓区域分布估计值,根据手工标注分块匹配样本图像,重建轮廓分布特征点,检测图像边缘轮廓特征。在此基础上,动态融合体育运动图像,获取边缘亮点模型约束项,结合RGB特征分解技术提取特征标志点特征。重构图像的三维信息特征,结合稳态匹配技术完成体育运动图像序列标志点自动跟踪。实验结果表明,采用该算法进行模糊体育运动图像的动态特征标志点自动跟踪处理,特征匹配精度高,自动跟踪性能较好,对动态特征标志点的定位精度较高。
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