视频序列中运动目标检测及跟踪

资 源 简 介

视频序列中运动目标检测及跟踪

详 情 说 明

在视频监控系统中，运动目标检测和人体跟踪是计算机视觉领域的核心任务。这类研究通常会涉及机器学习方法的应用，其中支持向量机(SVM)是常用的分类算法之一。

LIBSVM作为流行的SVM实现工具库，其数据预处理环节中的归一化处理对模型性能有着重要影响。归一化的主要目的是将不同特征的值域统一到相近范围，避免某些特征因其数值较大而对模型产生过度影响。

LIBSVM的归一化处理分为两个独立但相关的部分：训练样本归一化和测试样本归一化。这一过程通常通过svm-scale.exe工具完成，该程序位于LIBSVM 2.89版本的VC++工程目录下。

训练样本归一化时会生成缩放参数，这些参数需要保存并用于后续测试数据的归一化，以保证数据分布的一致性。归一化过程通常将各维特征线性映射到指定范围（如[-1,1]或[0,1]），这种处理对基于距离的机器学习算法尤为重要。

在实际的视频监控应用中，正确处理运动目标的特征归一化有助于提高检测和跟踪的准确性，特别是在处理不同光照条件或视角变化等情况时。