Resumen

El seguimiento de objetos es uno de los problemas fundamentales en visión por computadora, pero los métodos eficientes existentes pueden no ser adecuados para el seguimiento espacial de objetos. Por lo tanto, es necesario proponer un modelo matemático más inteligente. En este artículo, presentamos un método de modelado inteligente utilizando un método mejorado de desplazamiento medio basado en un modelo de generación espacial perceptual. Utilizamos una serie de operadores gráficos básicos y compuestos para completar la transformación perceptual de la señal. El método de detección de contornos de Monte Carlo podría superar el problema de dimensiones de los filtros locales existentes. También proponemos el método de desplazamiento medio mejorado con estimación de parámetros de forma espacial. Este método podría ajustar de forma adaptativa las áreas de seguimiento y eliminar la interferencia del fondo espacial. Experimentos extensos en una variedad de secuencias de video espaciales, comparados con varios métodos de vanguardia, demuestran que nuestro método podría lograr un seguimiento de objetos espaciales confiable

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Seguimiento de objetos; Visión por computadora; Modelo matemático inteligente; Método de desplazamiento medio; Modelo de generación espacial-espacial perceptual; Detección de contorno de Monte Carlo
• Keywords:Object tracking; Computer vision; Intelligent mathematical model; Mean shift method; Perceptual spatial-space generation model; Monte Carlo contour detection