基于BRISK特征点改进的跟踪学习检测方法

• 作者: 石繁槐 祝贤坦
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 跟踪学习检测方法 BRISK特征点 跟踪点集合 目标跟踪 空间上下文
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 268-272,279
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.045

摘要

为提高长时目标跟踪的鲁棒性和准确性,提出一种改进的跟踪学习检测(TLD)方法.利用少量具有尺度不变特性的BRISK特征点和均匀分布点组成跟踪点集合代替TLD中的均匀分布跟踪点.这样不仅可以减少跟踪部分的计算量,而且可以提高跟踪的鲁棒性.当跟踪器利用前后项误差检测到遮挡时,通过使用目标的空间上下文信息扩大跟踪范围再次跟踪,进而解决遮挡的问题.实验结果表明,改进的TLD方法在多个测试序列上都有较好的跟踪性能,与传统的TLD相比,鲁棒性更好,准确率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石繁槐	同济大学电子与信息工程学院	8	76	3.0	8.0
2	祝贤坦	同济大学电子与信息工程学院	1	3	1.0	1.0