IOE OpenIR  > 光电测控技术研究室(三室)
融合SIFT特征的压缩跟踪算法
钟权; 周进; 崔雄文
Source Publication光电工程
Volume42Issue:2Pages:66-72
2015
Language中文
Subtype期刊论文
Abstract本文提出一种新的融合SIFT(尺度不变特征)和压缩特征的目标跟踪算法以解决姿态变换、光照变化、旋转和运动模糊下目标的稳定准确跟踪问题。算法使用压缩特征对目标和背景进行描述,通过在图像帧中采集到的正负样本在线训练和学习SVM(支持向量机)分类器,将跟踪任务构建为一个二类分类问题。使用该分类器对下一帧的目标和背景进行分类,从而获得精确的目标位置和区域。同时,算法使用前后两帧的SIFT特征点之间的对应匹配关系求解目标尺寸变化值,实现模板大小的自适应调整。将算法与其他算法在某些图像序列上的跟踪比较显示,该算法在有效性、正确性和鲁棒性上性能优越。
Keyword压缩跟踪 压缩感知 Sift Svm分类器
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/4455
Collection光电测控技术研究室(三室)
Corresponding Author钟权
Affiliation1.中国科学院光电技术研究所
2.中国科学院大学
Recommended Citation
GB/T 7714
钟权,周进,崔雄文. 融合SIFT特征的压缩跟踪算法[J]. 光电工程,2015,42(2):66-72.
APA 钟权,周进,&崔雄文.(2015).融合SIFT特征的压缩跟踪算法.光电工程,42(2),66-72.
MLA 钟权,et al."融合SIFT特征的压缩跟踪算法".光电工程 42.2(2015):66-72.
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