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题名:
融合SIFT特征的压缩跟踪算法
作者: 钟权; 周进; 崔雄文
刊名: 光电工程
出版日期: 2015
卷号: 42, 期号:2, 页码:66-72
关键词: 压缩跟踪 ; 压缩感知 ; SIFT ; SVM分类器
通讯作者: 钟权
文章类型: 期刊论文
中文摘要: 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。
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/4455
Appears in Collections:光电探测技术研究室(三室)_期刊论文

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2015-1012.pdf(7049KB)期刊论文作者接受稿开放获取View 联系获取全文

作者单位: 1.中国科学院光电技术研究所
2.中国科学院大学

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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.
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