基于SURF算法和Kalman预测的运动目标跟踪

• 作者: 宿德志 王坤 王玉良 赵文飞
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: SURF算法 目标跟踪 图像匹配 特征提取 卡尔曼预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 制导与控制
• 页码范围: 379-383
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2013.04.009

摘要

SURF（Speeded Up Robust Feature）特征提取方法是SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法的改进，具有速度快和精度高等特点，但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法，该算法用特征点的中心近似目标最佳位置；通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置，建立自适应匹配窗口；最后，应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明，该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪，其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉良	海军航空工程学院基础部	21	25	3.0	4.0
2	赵文飞	海军航空工程学院基础部	14	35	3.0	5.0
3	王坤	海军航空工程学院基础部	22	52	3.0	6.0
4	宿德志	海军航空工程学院基础部	19	22	3.0	4.0