软件工程毕业设计（论文）-运动相机下的移动物体分割算法研究.docVIP

毕业设计（论文）说明书 学 院 软件学院 专 业 软件工程 年 级 2007 姓 名 指导教师 2011年 6月 22日  毕业设计（论文）任务书 题目：运动相机下的移动物体分割算法研究 学生姓名 学院名称 软件学院 专 业 软件工程 学 号 指导教师 职 称 讲师 一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。） 视频中的移动目标提取与分割是视频监控以及物体跟踪等应用中用途十分广泛的一项技术。在摄像机固定的情况下，已知背景信息，当图像变化的时候，帧间差就是变化的部分。然而，随着移动拍摄设备的应用和普及，越来越多的视频已经打破之前相机位置固定的假设，因此没有办法通过简单的帧间差来得到视频变化的部分。国内外很多大学和研究机构在这一难题上做出了不少探索和贡献。卡耐基梅隆大学的舍赫教授提出运用视频追踪点轨迹矩阵的秩约束来对运动中摄像机视频的前、背景模型进行稀疏建模，再通过该稀疏模型对整帧图像利用图分割算法和马尔科夫链进行0-1标记来获得移动物体的分割的算法。这个算法很好的解决了运动中摄像机视频中的移动目标提取的问题，而且避免了使用耗费时间和资源的三维建模。 本次设计基于舍赫教授的论文，对该算法进行实现和研究，从而能够对移动摄像机视频下的目标提取算法和技术进行应用和开发，为相关需要视频监控的行业和领域提供必要的理论依据和技术支持。 二、参考文献 [1] Y. Sheikh, O. Javed and T. Kanade. Background subtraction for freely moving cameras[A]. In: Proceedings of IEEE 12th International Conference on Computer Vision[C]. IEEE: 2010. 1219-1225. [2] P. Sand and S. Teller. Particle Video: Long-range motion estimation using point trajectories[J]. International Journal of Computer Vision, 2008, 80(1): 72-91. [3] G. Bradski and A. Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV library[M]. O’Reilly Media, 2008. [4] W. Zhang, X. Cao, Y. Hou et al. Detecting and extracting the photo composites using planar homography and graph cut[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2010, 5(3): 544-555. [5] C. Zhang, X. Guo and X. Cao. Duplication Localization and Segmentation[A]. In: Proceedings of Pacific-Rim Conference on Multimedia[C]. Springer: 2010. 578-589. [6] M. Cho, Y. Shin, and K. Lee. Unsupervised detection and segmentation of identical objects[A]. In: Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition[C]. IEEE: 2010. 1617–1624. [7] D. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91–110. [8] C. H. Lampert, M. B. Blaschko, and T. Hofmann. Beyond sliding windows: Object localizati