基于SIFT算法的目标匹配和识别

• 作者: 姚明海 朱利成
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 尺度不变特征变换算法 卡尔曼滤波 目标识别
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 73-74,81
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2009.12.020

摘要

针对目标跟踪过程易受噪声干扰导致跟踪效果不理想,甚至丢失跟踪目标的问题,利用了尺度不变特征变换(SIFT)方法对单帧图像进行了目标特征点的提取和匹配,并结合线性卡尔曼滤波和聚类分析,剔除误匹配,实现了目标位置的最小均方误差估计.仿真结果表明,当图像存在不同程度的噪声影响时,基于SIFT的卡尔曼滤波目标匹配算法能有效减小目标跟踪误差,精确识别目标位置,提高目标跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚明海	浙江工业大学信息工程学院	91	1088	17.0	30.0
2	朱利成	浙江工业大学信息工程学院	1	36	1.0	1.0