结合特征点匹配的在线目标跟踪算法

• 作者: 刘兴云 戴声奎
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: TLD 目标跟踪 显著性 特征点匹配 聚类
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 461-466
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201601022

摘要

提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴声奎	华侨大学信息科学与工程学院	29	270	8.0	15.0
2	刘兴云	华侨大学信息科学与工程学院	2	17	2.0	2.0