10、基于主导特征元素的目标定位与差分运动检测算法加速

基于主导特征元素的目标定位与差分运动检测算法加速

在计算机视觉领域，目标定位与运动检测是重要的研究方向。本文将介绍两种相关的技术方法，一种是基于主导特征元素的目标定位方法，另一种是通过变革驱动的数据流处理策略来加速差分运动检测算法。

基于主导特征元素的目标定位

在目标跟踪中，颜色特征在匹配目标时往往更为显著。我们提出了一种基于动态主导元素的目标建模和跟踪方法。
1. 动态主导元素
- 波段选择 ：设$I_s$为对应目标密度$\rho_o$峰值的强度，作为最显著波段的中心。强度波段$h_i$设置为：
[
h_i = \left[I_s - (k_b + i - \frac{3}{2})w, I_s - (k_b + i - \frac{1}{2})w\right], i = 1, \cdots, n
]
其中$k_b = \lfloor I_s / w + \frac{1}{2} \rfloor$，$n = k_b + \lfloor k_e \rfloor + k_p$，$k_e = (1 - I_s) / w + \frac{1}{2}$，$k_p = 0$或$1$，$w$为带宽。若使用RGB颜色空间，则每个颜色分量独立处理。波段选择的主要策略是用最能区分目标与其局部背景的波段来表示目标。通过计算沿目标边界相邻区域（目标侧和背景侧）的“差异”来选择带宽$w$，使得目标侧和背景侧的段成员差异$\theta^+$和$\theta^-$最大。总段差异$d_{\theta}$通过以下公式计算：
[
d_{\theta} = \frac{\sum_{i