基於主動性輪廓模型及色彩資訊分類之視訊物體 偵測

Abstract

本論文之目的主要在進行視訊物體之偵測，首 先採用主動性輪廓模型對初始畫面進行目標物體的偵 測，取得視訊物體和背景的資訊，然後以k-means 分群演 算法對物體和背景的色彩資訊進行分類，偵測出初始畫面 的物體和背景的色彩類別，後續畫面則使用時間差值法估 測畫面中移動和靜止的區域，物體移動的區域採用區塊比 對法至前一張畫面搜尋最相近的區塊並取得像素類別，靜 止的區域則沿用前一張畫面的類別，如此便能有效地在後 續畫面中自動偵測出目標物體。實驗結果顯示，本論文提 出的方法相較於傳統主動性輪廓模型能更有效補捉到視 訊物體。