基于SURF算法的目标跟踪研究

• 作者: 刘松涛 宋元 杨绍清 王战 郭策
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: SURF算法 复杂场景 高速运动 学习模块 模板更新
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 信息融合技术
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2018.11.008

摘要

SURF是一种局部特征匹配算法,应用范围广泛,特别是针对场景复杂的目标和高速运动目标,仍具有良好的跟踪能力.论文对基于SURF算法的目标跟踪算法进行综述,旨在为SURF算法未来的改进发展寻求方向和途径.目标跟踪时,SURF算法可与Mean Shift、Kalman、粒子滤波等算法组合,易于组合的特性使其在视频图像跟踪领域取得了很好的发展.算法组合后巧妙解决了当目标出现较大尺度变化、光照变化、旋转和缩放时,跟踪效果不佳的问题.但在长时间跟踪时容易出现跟踪失效,这仍是难点问题,发展趋势之一是融入神经网络的学习模块来解决目标模板的更新问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨绍清		95	580	11.0	21.0
2	宋元		25	142	6.0	11.0
3	刘松涛		63	398	9.0	18.0
4	王战		4	3	1.0	1.0