基于SIFT的目标跟踪算法研究

宋华军; 李泉

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基于SIFT的目标跟踪算法研究

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图像特征提取和描述是目标跟踪的一项关键技术.已经提出的许多特征提取算法精度稳定性不够,尤其对图像的变换不具有很强的鲁棒性,SIFT算法是目前最具鲁棒性的算法.将SIFT特征提取算法应用到目标跟踪系统中,使用重心算法计算匹配的特征点的重心作为目标的脱靶量,既加快了算法的精度也提高运算的速度.实验证明,算法对目标的旋转、遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性,并且跟踪速度满足实时性的要求.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2010年第3期|123-126|共4页
作者
宋华军; 李泉;
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作者单位

中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061;

中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标跟踪; SIFT算法; 特征提取; 重心跟踪;

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