Target recognition and tracking based on NMI features

This paper proposes a new image segmentation method, the connected line multi-level cutting method, and establishes a target recognition and tracking algorithm based on the image NMI feature. The article gives the technical skills of using the connected line multi-level cutting method to achieve threshold value calculation, image segmentation, target recognition and tracking. The scaling invariance, rotation invariance and translation invariance of the NMI feature and the difference in NMI features of different objects are verified through experiments, indicating that the algorithm in this paper has good real-time performance and accurate target recognition and tracking effects. Keywords Invariant feature threshold OTSU algorithm Image segmentation NMI feature Target recognition Abstract In this paper, a new method of Image Segmentation, namely Consecutive Line Multilevel Segmentation, and the algorithm of Target Recognition and Tracking based on Normalized Moment of Inertia (NMI) feature are introduced. The definition of Centre of Mass and NMI feature is proposed and the principle and methods of Threshold calculation, Image segmentation, Target recognition and tracking are presented. Then, the scaling invariability, rotation invariability, translation invariability of NMI feature and the NMI feature difference of various objects are validated by experiment. The experimental results show that the algorithm discussed in this paper is very practical with good real time and accurate effect of Target recognition and tracking.Key words Invariant feature/ Threshold/ OTSU algorithm/ Image segmentation/ NMI feature/ Target recognition