SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果

被引：13

作者：

仝如强 ^{[1
]}

黄玉清 ^{[1
]}

田瑞娟 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南科技大学信息工程学院

[2] 西南自动化研究所

来源：

西南科技大学学报 | 2011年 / 26卷 / 03期

关键词：

目标跟踪; 特征点; Harris角点检测算; 尺度不变特征变换(SIFT)算法; 加速鲁棒性(SURF)算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。

引用

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