吴宇伟;马、波;李，裴 通过协方差匹配进行轮廓跟踪的变分方法。 （英语） Zbl 1270.68360号 科学。中国，信息科学。 55，第11期，2635-2645（2012）. 摘要：本文提出了一种新的轮廓跟踪公式。我们对图像区域的二阶统计量进行建模，并在变分水平集框架下进行协方差匹配。具体来说，协方差矩阵被用作基于偏微分方程（PDE）的轮廓跟踪的可视对象表示。对数核素演算被用作协方差距离度量，而不是欧几里德距离，因为欧几里得距离不适合测量协方差矩阵之间的相似性，因为矩阵通常位于非欧几里达流形上。通过最小化候选对象区域和给定模板之间的距离度量，并最大化背景区域和模板之间的距离度量，来制定新的图像能量函数。然后根据变分方法导出相应的梯度流，从而实现基于偏微分方程（PDE）的轮廓跟踪。在多个具有挑战性的序列上的实验证明了该方法的有效性。 MSC公司： 68T45型 机器视觉和场景理解 62华氏35 多元分析中的图像分析 关键词：轮廓跟踪;协方差区域描述符;水准仪;对数核素黎曼度量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Wu}等人，科学。中国，信息科学。55，第11号，2635--2645（2012；Zbl 1270.68360） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Isard M，Blake A.视觉跟踪的冷凝条件密度传播。国际计算机视觉杂志，1998年，29:5–28·doi:10.1023/A:1008078328650 [2] Li P，Zhang T，Ma B.视觉曲线跟踪的无中心卡尔曼滤波器。图像可视化计算，2004，22:157–164·doi:10.1016/j.imavis.2003.07.004 [3] Comaniciu D，Ramesh V，Meer P.基于内核的目标跟踪。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2003年，25:564–575·doi:10.1109/TPAMI.2003.1195991 [4] Yilmaz A.使用具有自适应尺度和方向选择的非对称核进行基于核的目标跟踪。马赫-维斯应用，2011年，22:255–268·doi:10.1007/s00138-009-0237-4 [5] Collins R，Liu Y，Leordeanu M.区分性跟踪特征的在线选择。IEEE跨模式分析Mach-Intell，2005，27:1631–1643·doi:10.1109/TPAMI.2005.205 [6] Babenko B，Yang M，Belongie S。具有在线多实例学习的鲁棒对象视觉跟踪。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2011年，33:1619–1632·doi:10.1109/TPAMI.2010.226 [7] Grabner H、Leistner C、Bischof H。半监督在线助力，实现稳健跟踪。摘自：Forsyth D、Torr P、Zisserman A编辑的《第十届欧洲计算机视觉会议论文集》。柏林，海德堡：Springer-Verlag，2008年。234–247 [8] Ross D、Lim J、Lin R等。鲁棒视觉跟踪的增量学习。国际计算机视觉杂志，2008，77:125–141·doi:10.1007/s11263-007-0075-7 [9] Andriluka M、Roth S、Schiele B。逐人追踪和逐人追踪。载：《IEEE计算机学会计算机视觉与模式识别会议论文集》，安克雷奇，2008年。1–8 [10] Breitenstein M、Reichlin F、Leibe B等。通过单个未校准相机进行在线多人跟踪检测。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2011年，33:1820–1833·doi:10.1109/TPAMI.2010.232 [11] Yilmaz A.Javed O，Shah M.目标跟踪：一项调查。ACM计算概况，2006年，38:13–57·doi:10.1145/1177352.1177355 [12] Cannons K.视觉跟踪综述。2008年约克大学CSE-2008-07技术报告·Zbl 1311.94022号 [13] Paragios N，Deriche R.运动估计和跟踪的测地活动区域和水平集方法。计算机视觉图像理解，2005，97:259–282·doi:10.1016/j.cviu.2003.04.001 [14] Cremers D.基于水平集跟踪的动态统计形状先验。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2006年，28:1262–1273·doi:10.1109/TPAMI.2006.161 [15] Bibby C，Reid I.使用水平集实时跟踪多个遮挡对象。摘自：第23届IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议记录，旧金山，2010年。1307–1314 [16] Freedman D，Zhang T.跟踪分布的活动轮廓。IEEE Trans-Image Process，2004，13:518–526·doi:10.1109/TIP.2003.821445 [17] Porikli F，Tuzel O，Meer P.基于李代数的模型更新协方差跟踪。摘自：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，纽约，2006年。728–735 [18] Tuzel O，Porikli F，Meer P.通过黎曼流形分类进行行人检测。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2008年，30:1713–1727·doi:10.1109/TPAMI.2008.75 [19] 庞毅，袁毅，李小霞。基于Gabor的区域协方差矩阵人脸识别。IEEE跨电路系统视频技术，2008，18:989–993·doi:10.1109/TCSVT.2008.924108 [20] Arsigny V，Fillard P，Pennec X等。Log-Eucidean框架中张量的快速简单计算。收录：Duncan J S，Gerig G，eds.第14届国际医学图像计算与计算机辅助干预会议（MICCAI）论文集。柏林，海德堡：Springer-Verlag，2005年。115–122 [21] Ray N，Acton S.运动梯度矢量流：跟踪形状和大小受限活动轮廓的滚动白细胞的外力。IEEE Trans-Med Imaging，2004，23:1466–1478·doi:10.1109/TMI.2004.835603 [22] Kass M，Witkin A，Terzopoulos D.蛇：主动轮廓模型。国际计算机视觉杂志，1988，1:321–331·Zbl 0646.68105号 ·doi:10.1007/BF00133570文件 [23] Caselles V、Kimmel R、Sapiro G.测地活动轮廓。国际计算机视觉杂志，1997年，22:61–79·Zbl 0894.68131号 ·doi:10.1023/A:1007979827043 [24] Chan T F，Vese L A.无边缘的活动轮廓。IEEE Trans-Image Process，2001，10:266–277·Zbl 1039.68779号 ·数字对象标识代码：10.1109/83.902291 [25] Paragios N，Deriche R.运动估计和跟踪的测地活动区域。摘自：《IEEE第七届计算机视觉国际会议论文集》，科基拉，1999年。688–694 [26] Bertalmio M、Sapiro G、Randall G.变形活动轮廓。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2000年，22:733–737·doi:10.1109/34.865191 [27] Mansouri A R.通过水平集PDE进行区域跟踪，无需运动计算。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2002年，24:947–961·doi:10.1109/TPAMI.2002.1017621 [28] Sundaramoorthi G，Yezzi A，Mennucci A.使用Sobolev活动轮廓进行粗到精分割和跟踪。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2008年，30:851–864·Zbl 1168.58005号 ·doi:10.1109/TPAMI.2007.70751 [29] Shi Y，Karl W C.使用水平集进行实时跟踪。摘自：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集，圣地亚哥，2005年。34–41 [30] Bibby C，Reid I.使用像素级后验概率的鲁棒实时视觉跟踪。摘自：Forsyth D、Torr P、Zisserman A编辑的《第十届欧洲计算机视觉会议论文集》。柏林，海德堡：Springer-Verlag，2008年。831–844 [31] Rathi Y，Vaswani N，Tannenbaum A.使用具有动态形状先验的粒子滤波器进行跟踪的通用框架。IEEE Trans-Image Process，2007年，16:1370–1382·doi:10.1109/TIP.2007.894244 [32] Yilmaz A，Li X，Shah M.使用移动相机采集的视频中基于轮廓的遮挡处理对象跟踪。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，2004年，26:1531–1536·doi:10.1109/TPAMI.2004.96 [33] Dryden I，Mardia K.统计形状分析。奇切斯特：John Wiley&；儿子，1998年·Zbl 0901.62072号 [34] Zhang T，Freedman D.使用密度匹配和形状先验跟踪对象。收录：第九届IEEE计算机视觉会议论文集，尼斯，2003年。1056–1062 [35] Udupa J，Leblanc V，诸葛Y等。图像分割算法评估框架。计算机医学成像图，2006，30:75-87·doi:10.1016/j.compmedimag.2005.12.001 [36] Sethian J A.水平集方法和快速行进方法。剑桥：剑桥大学出版社，1999·Zbl 0929.65066号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。