基于尺度不变特征的光流法目标跟踪技术研究

被引:22
作者
吴垠
李良福
肖樟树
刘侍刚
机构
[1] 陕西师范大学计算机科学学院
关键词
目标跟踪; 光流法; 尺度不变特征; 模板更新;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换(SIFT)和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。
引用
收藏
页码:157 / 161
页数:5
相关论文
共 7 条
[1]   基于SIFT的NSCT-SVD域水印算法 [J].
赵文娴 ;
王玲 ;
杨韫饴 .
计算机工程与应用 , 2012, (10) :106-110
[2]  
基于SIFT特征目标跟踪算法研究[J]. 蔺海峰,马宇峰,宋涛.自动化学报. 2010(08)
[3]   Tracking video objects with feature points based particle filtering [J].
Gao, Tao ;
Li, Guo ;
Lian, Shiguo ;
Zhang, Jun .
MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2012, 58 (01) :1-21
[4]  
SimpleFlow: A Non‐iterative, Sublinear Optical Flow Algorithm[J] . Michael Tao,Jiamin Bai,Pushmeet Kohli,Sylvain Paris.Computer Graphics Forum . 2012 (2pt1)
[5]   Automatic panoramic image stitching using invariant features [J].
Brown, Matthew ;
Lowe, David G. .
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2007, 74 (01) :59-73
[6]   Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J].
Lowe, DG .
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2004, 60 (02) :91-110
[7]   On benchmarking optical flow [J].
McCane, B ;
Novins, K ;
Crannitch, D ;
Galvin, B .
COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2001, 84 (01) :126-143