融合SIFT特征的压缩跟踪算法
文献类型：期刊论文
| 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 |
| 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 |
| 源URL | [http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/4455]  |
| 专题 | 光电技术研究所_光电探测技术研究室（三室） |
| 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 |
| 推荐引用方式 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. |
入库方式： OAI收割
来源：光电技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。