基于Freeman链码与RANSAC的人体目标定位与分割方法

本篇论文研究的核心内容是"基于视频图像的多人体目标定位和分割"，由寇立强作为主要作者，他在中国矿业大学信息与电气工程学院工作。论文关注的是运动目标检测与跟踪在视频监控系统中的关键作用，这一技术对于计算机视觉领域的进一步发展具有显著推动效应。 论文特别聚焦于人体目标的定位与分割，特别是以头部检测为切入点。由于人体头部在视频序列中呈现出轮廓近似圆形的特点，作者利用了Freeman链码算法来提取头部轮廓的特征。Freeman链码是一种用于描述图像轮廓的高效数据结构，它能捕捉到边缘的方向和弯曲变化，这对于圆形物体的检测非常有效。 论文还引入了随机样本一致性（RANSAC）算法，这是一种常用的模式匹配方法，用于在噪声数据中找到最佳模型参数。通过RANSAC，作者能够在复杂的视频背景中快速而准确地识别和定位多个头部，进而确定整个人体目标的位置。这种方法有助于提高目标检测的鲁棒性和精度，尤其是在密集人群或动态场景中。 关键词"头部检测"、"Freeman链码"和"RANSAC算法"是论文的关键技术支撑，它们共同构成了论文的技术核心。论文的目的是提供一种实用且精确的方法，以支持视频监控系统在复杂环境中的人体目标分析和跟踪，这在安防、体育分析、医疗等领域具有广泛的应用前景。 这篇论文深入探讨了如何利用视频图像处理技术，特别是头部特征的特性和先进的算法，来提升多人体目标的定位和分割性能，这对于推动计算机视觉技术在实际应用中的效能提升具有重要意义。