基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法

• 作者: 王亮芬
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 运动摄像机 全局运动补偿 SIFT RANSAC 背景差 目标检测
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 267-270
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.02.086

摘要

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题.为了能够有效地检测出运动目标,提出了一个基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配和动态背景建模的背景差算法.首先利用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC(Random Sample Consensus)方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,然后用背景差方法实现运动目标的检测,同时进行阴影和鬼影的去除.SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,动态更新背景模型的背景差则完整地检测出了前景目标.与Ninad Thakoor实验结果对比说明:该算法能够准确地检测出运动目标,并且保持了前景目标的完整性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亮芬	国防科学技术大学电子科学与工程学院智能感知系统联合研究中心	2	49	2.0	2.0