【摘 要】
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在侦查目标追踪过程中,采用当前方法对视频进行浓缩处理时,所用时间较长,浓缩处理后视频中有效信息丢失率较高。为此,提出新的侦查目标追踪过程中视频浓缩方法。通过混合高斯模型模拟视频信号,实现视频前景建模和背景建模;在Camshift算法下降H分量的颜色概率分布图和颜色直方图相结合,对视频中存在的图像帧进行运算,通过调整搜索窗的大小实现对运动目标的追踪;采用松弛线性规划算法获得目标运动轨迹对应的最优时间
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在侦查目标追踪过程中,采用当前方法对视频进行浓缩处理时,所用时间较长,浓缩处理后视频中有效信息丢失率较高。为此,提出新的侦查目标追踪过程中视频浓缩方法。通过混合高斯模型模拟视频信号,实现视频前景建模和背景建模;在Camshift算法下降H分量的颜色概率分布图和颜色直方图相结合,对视频中存在的图像帧进行运算,通过调整搜索窗的大小实现对运动目标的追踪;采用松弛线性规划算法获得目标运动轨迹对应的最优时间标签,结合目标轨迹、背景序列和最优时间标签实现视频的浓缩处理。仿真结果表明,所提方法的浓缩耗时较短,视频
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