李文峰

(青岛酒店管理职业技术学院 基础部体育教研室， 山东 青岛 266100)

0 引言

互联网技术以及计算机技术的飞速发展，促使多媒体技术中的视频数据呈爆发式增长[1-2].相对于静态图像而言，视频中包含各种类型的数据，表达形式更加直接，是获取信息的重要来源.面对大量的视频数据，如何快速、有效地模拟短跑图视频中特征点的纹理、形状和运动等底层特征成为视频处理领域研究的热点[3].已有相关短跑图视频中特征点轨迹模拟方法的研究较多，但是在复杂的场景下，长时间且可靠的短跑图视频中特征点轨迹模拟仍然是一个具有挑战性的问题.由于先验知识的缺乏以及目标运动过程中不同因素的存在，促使视频特征点准确模拟变得困难.针对短跑图视频中特征点轨迹模拟问题，还存在目标数量未知、虚假观测等多种不确定性因素，促使目标和观测间数据关联变得更加困难.

为了更好地解决上述问题，本文结合模糊决策，提出了一种基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法.仿真实验结果表明，所提方法不仅能够有效提升短跑图视频中特征点轨迹模拟精确度，同时还能够有效降低计算复杂度和绝对误差.

1 方法

1.1 模糊综合隶属度的获取

短跑图视频中特征点轨迹模拟是计算视觉研究中一个重要的课题.在复杂环境下各个运动目标的模拟问题中，虽然可以准确模拟目标在第一帧图像中的具体位……