增强现实中的视频对象跟踪算法

• 作者: 姚争为 陈一民 陈明 黄诗华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 增强现实 视频对象跟踪 尺度不变特征变换算子 K-means算法 轮廓检测
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术及应用
• 页码范围: 229-231
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.12.079

摘要

根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法.该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点.在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配.实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈明	上海大学计算机工程与科学学院	21	175	7.0	12.0
2	陈一民	上海大学计算机工程与科学学院	133	1236	17.0	27.0
3	姚争为	上海大学计算机工程与科学学院	12	121	5.0	11.0
4	黄诗华	上海大学计算机工程与科学学院	6	49	4.0	6.0