Resumen

En este documento, estudiamos la estimación de la predicción de la dirección del movimiento para movimientos rápidos y proponemos un algoritmo de detección de objetivos humanos basado en umbral utilizando vectores de movimiento y otros datos como información de características del objetivo humano. Los vectores de movimiento se dividen en regiones mediante normalización para formar un campo de vectores de movimiento, que luego se preprocesa, y luego se detecta el objetivo del cuerpo humano a través de su correlación temporal de bloque de región de vector de movimiento para detectar el objetivo de movimiento del cuerpo humano. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo es efectivo para detectar objetivos de movimiento humano en videos con la cámara relativamente estacionaria. El algoritmo predice la posición del cuerpo humano en el marco de referencia del marco actual en el video mediante el mapeo hacia adelante del vector de movimiento del marco actual, luego utiliza el histograma del ángulo de dirección del vector de movimiento como una característica de coincidencia, y lo combina con una estrategia de coincidencia de región para rastrear el objetivo

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Estimación; Predicción de dirección de movimiento; Algoritmo de detección de objetivo humano; Vectores de movimiento; Objetivo corporal humano; Región de vectores de movimiento;
• Keywords:Estimation; Motion direction prediction; Human target detection algorithm; Motion vectors; Human body target; Motion vector region;