基于目标特征提取的改进型压缩跟踪算法

• 作者: 庄哲民 袁野 谢光成 龚家铭
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动目标跟踪 特征提取 SIFT 压缩感知
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 93-99
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2017.02.001

摘要

本文在传统的尺度不变特征子(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法的基础上,提出了一种新的基于改进的SIFT压缩感知跟踪算法.该方法一方面通过改进压缩跟踪算法中分类器的更新策略来提高算法的实时性;另一方面,通过改进SIFT向量邻域的选取方法来实现降低向量维度,从而减少计算复杂度.仿真实验表明,该方法不仅可以提高跟踪目标的实时性,而且能够在发生目标尺度变化、遮挡、漂移的情况下对运动目标进行准确跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄哲民	汕头大学电子工程系	44	908	9.0	30.0
2	龚家铭	汕头大学电子工程系	1	2	1.0	1.0
3	谢光成	汕头大学电子工程系	1	2	1.0	1.0
4	袁野	汕头大学电子工程系	7	24	3.0	4.0