融合SIFT特征的压缩跟踪算法

• 作者: 周进 崔雄文 钟权
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩跟踪 压缩感知 SIFT SVM分类器
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: ?目标识别与跟踪?
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.02.011

摘要

本文提出一种新的融合SIFT(尺度不变特征)和压缩特征的目标跟踪算法以解决姿态变换、光照变化、旋转和运动模糊下目标的稳定准确跟踪问题。算法使用压缩特征对目标和背景进行描述，通过在图像帧中采集到的正负样本在线训练和学习SVM(支持向量机)分类器，将跟踪任务构建为一个二类分类问题。使用该分类器对下一帧的目标和背景进行分类，从而获得精确的目标位置和区域。同时，算法使用前后两帧的 SIFT 特征点之间的对应匹配关系求解目标尺寸变化值，实现模板大小的自适应调整。将算法与其他算法在某些图像序列上的跟踪比较显示，该算法在有效性、正确性和鲁棒性上性能优越。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周进	中国科学院光电技术研究所	54	715	12.0	26.0
2	钟权	中国科学院光电技术研究所	7	67	3.0	7.0
6	崔雄文	中国科学院光电技术研究所	5	37	2.0	5.0