基于SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪方法

• 作者: 刘玉树 牛长锋 陈登峰
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 尺度不变特征
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 241-247
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

现有的基于外观的目标跟踪算法,在光照变化和遮挡的情况下,不能准确跟踪目标.针对这个问题,考虑到尺度不变特征(SIFT特征)对十光照变换、尺度变换以及仿射变换的不变性,提出了一种利用SIFT特征建立目标模型,结合粒子滤波实现目标跟踪的新方法.在跟踪过程中,根据目标模型和候选目标中SIFT特征点在时间窗内的匹配情况,自适应更新目标模型的特征点,使模型能够适应目标外观变化.仿真结果证明了方法在不同环境下的健壮性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉树	北京理工大学计算机学院	150	2634	25.0	46.0
2	陈登峰	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	36	273	8.0	16.0
3	牛长锋	北京理工大学计算机学院	5	112	4.0	5.0