基于轨迹提取算法的视频关联动作跟踪仿真

摘要

针对已有视频关联跟踪方法无法准确提取关联动作轨迹,导致视频关联动作跟踪结果出现较大偏差,且跟踪速率较低的问题,提出一种基于轨迹提取算法的视频关联动作跟踪方法.首先,根据多元组理念组建多元组轨迹提取模型,划分运动视频图像特征分布矢量化集合,计算视频图像分割支持向量机临界值;其次,通过颜色系统分离像素特征,利用虚拟视景重构输出关联动作轨迹提取值;再次,在多粒度滤波器训练中设置预期输出值,采用Fourier变换将卷积计算转变成点乘运算,计算各粒度下边界最小矩形重叠率;最后,通过欧氏距离获得两个边界最小矩阵变换情况,明确各粒度的轨迹波动程度,完成视频关联动作跟踪全过程.实验结果表明,该方法的视频关联动作跟踪速率为14.9帧/s,能有效提高目标跟踪速率,实现精准的视频关联动作跟踪.