Thuật toán bắt bám đối tượng dựa trên mô hình phân loại Bayes và đặc trưng Haar xám trên thiết bị ảnh nhiệt

Abstract

Bắt bám đối tượng dựa trên camera ảnh nhiệt là vấn đề cốt lõi được ứng dụng trong các hệ thống giám sát an ninh. Trong quá trình hoạt động, kích thước và hình dạng của đối tượng có thể thay đổi liên tục, đặc biệt đối tượng ảnh nhiệt có độ nhiễu lớn, đường viền mờ, gây khó khăn cho quá trình bắt bám. Bài báo đề xuất nghiên cứu thuật toán mới dựa trên đặc Haar xám của đối tượng ảnh nhiệt và mô hình phân loại Bayes để bắt bám trên nền ảnh hồng ngoại. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu quả của thuật toán đề xuất.