融合SURF特征的压缩追踪算法

• 作者: 方露 韩超
• 来源期刊: 四川理工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩追踪算法 SURF算法 误更新机制 追踪模板
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 工程力学
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2016.04.09

摘要

针对压缩追踪(Compressive Tracking,CT)算法在目标追踪中易受遮挡和扭曲变形干扰问题,结合该算法简单容易执行的追踪机制,提出一种融合SURF(Speeded-up robust features)和压缩特征的鲁棒性目标追踪算法.新算法有两方面的改进:一是在自适应更新目标外观模型的基础上,增加防止误更新外观模型机制,解决追踪过程中严重遮挡和扭曲变形问题;二是通过SURF特征点在前后两帧中的匹配关系,求解追踪目标尺寸变化,自适应调整目标模板大小.通过仿真实验表明:改进后的算法在公开的某些图像序列上的追踪效果良好,与CT算法及改进的CT算法相比正确性和鲁棒性上性能更优越.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩超	安徽工程大学电气工程学院	29	33	3.0	5.0
2	方露	安徽工程大学电气工程学院	6	20	2.0	4.0