A feature-based object tracking approach for realtime image processing on mobile devices

机译：用于移动设备上实时图像处理的基于特征的对象跟踪方法

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In this paper we present a robust object tracking approach which is suitable for real-time image processing on mobile devices. Challenging mobile environments render traditional color-based tracking methods useless. Many online learning tracking methods are too computationally complex to be used for real-time mobile applications, which only have access to limited computational resource and memory storage. The proposed method takes advantage of local feature to deal with rapid camera motion, and employs an online feature updating scheme to cope with variation in object appearances. The method is also computationally lightweight, being able to support real-time image processing on mobile devices.

机译：在本文中，我们提出了一种鲁棒的对象跟踪方法，该方法适用于移动设备上的实时图像处理。充满挑战的移动环境使传统的基于颜色的跟踪方法变得毫无用处。许多在线学习跟踪方法的计算过于复杂，无法用于只能访问有限的计算资源和内存存储的实时移动应用程序。所提出的方法利用局部特征来处理快速的相机运动，并采用在线特征更新方案来应对物体外观的变化。该方法在计算上也很轻巧，能够支持移动设备上的实时图像处理。

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来源
《17th IEEE International Conference on Image Processing》|2010年|p.3921-3924|共4页
会议地点
作者
Lixin Fan; Riihimaki M.; Kunttu I.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP391.41;
关键词
Mobile image processing; feature-based tracking; mobile device; online learning;

机译：移动图像处理;基于特征的跟踪;移动设备;在线学习;

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