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摘要:
为提高复杂场景下基于关键点的平面物体跟踪算法的鲁棒性,提出一种融合光流的平面物体跟踪算法.检测目标物体与输入图像的关键点及其对应描述符,由最近邻匹配方法构建目标与图像间关键点匹配集合,通过光流法构建相邻两张图像间关键点的对应关系,将已构建的关键点匹配集合与基于光流的对应关系通过加权平均的策略进行融合,得出修正的关键点匹配集合,根据关键点匹配估计目标物体在当前图像的单应性变换矩阵,从而完成目标跟踪.在POT数据集上的实验结果表明,与SIFT、FERNS等算法相比,在校正误差阈值为5时,该算法在所有图像序列上的平均跟踪精度达到66.67%,具有较好的跟踪性能.
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文献信息
篇名 基于关键点及光流的平面物体跟踪算法
来源期刊 计算机工程 学科
关键词 平面物体跟踪 关键点 光流法 惩罚系数 单应性变换
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 图形图像处理|Graphics and Image Processing
研究方向 页码范围 234-240
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0057685
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
平面物体跟踪
关键点
光流法
惩罚系数
单应性变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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