改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法

• 作者: 喻小惠 张晶 陶涛 黄云明 龚力波
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应 尺度变化 目标跟踪 SURF特征 时空上下文
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1795-1802
• 页数: 8页
• 分类号: TP319.4
• 字数: 6732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.10.011

摘要

针对传统时空上下文目标跟踪(STC)算法中目标窗口不能适应目标尺度变化,导致对目标针对性不强等问题,提出改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法(STC-SURF).首先利用加速稳健(SURF)特征算法对相邻的2帧图像提取特征点并进行匹配,再通过随机抽样一致(RANSAC)算法消除误匹配,提高匹配精度.进而根据2帧图像中匹配特征点的变化对目标窗口进行调整.最终对STC算法中模型的更新方式进行优化以提高跟踪结果的准确性.实验结果表明,STC-SURF算法能够适应目标尺度变化,并且其目标跟踪成功率优于TLD算法和传统STC算法的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶	昆明理工大学信息工程与自动化学院	60	174	8.0	9.0
3	龚力波		23	18	2.0	2.0
6	喻小惠	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	0	0.0	0.0
7	黄云明	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	0	0.0	0.0
8	陶涛		2	0	0.0	0.0